Acest blog despre responsabilitățile administratorului Hadoop discută domeniul de aplicare al administrației Hadoop. Locurile de muncă de administrator Hadoop sunt foarte solicitate, așa că învață Hadoop acum!
Apache Spark a apărut ca o mare dezvoltare în procesarea datelor mari.
Apache Hadoop 2.x constă în îmbunătățiri semnificative față de Hadoop 1.x. Acest blog vorbește despre Hadoop 2.0 Cluster Architecture Federation și componentele sale.
Aceasta oferă o perspectivă asupra utilizării Job Tracker
Apache Pig are mai multe funcții predefinite. Postarea conține pași clari pentru crearea UDF în Apache Pig. Aici codurile sunt scrise în Java și necesită Pig Library
Acolo arhitectura de stocare HBase cuprinde numeroase componente. Să ne uităm la funcțiile acestor componente și să știm cum se scriu datele.
Apache Hive este un pachet de depozitare a datelor construit deasupra Hadoop și este utilizat pentru analiza datelor. Hive este destinat utilizatorilor care se simt confortabil cu SQL.
Implementarea Apache Spark cu Hadoop pe scară largă de către companii de top indică succesul și potențialul său atunci când vine vorba de procesare în timp real.
NameNode High Availability este una dintre cele mai importante caracteristici ale Hadoop 2.0 NameNode High Availability cu Quorum Journal Manager este utilizat pentru a partaja jurnalele de editare între ActiveNode și Standby NameNodes.
Responsabilitățile postului de dezvoltator Hadoop acoperă multe sarcini. Responsabilitățile de muncă depind de domeniul / sectorul dvs. Acest rol este asemănător unui dezvoltator de software
Modelele de date Hive conțin următoarele componente, cum ar fi baze de date, tabele, partiții și găleți sau clustere. Hive acceptă tipuri primitive, cum ar fi Numere întregi, Flotante, Duble și Șiruri.
Aceste 4 motive pentru a trece la Hadoop 2.0 vorbesc despre piața locurilor de muncă Hadoop și despre modul în care vă poate ajuta să vă accelerați cariera, făcându-vă să vă deschideți la oportunități uriașe de muncă.
În acest blog, vom rula exemple Hive and Yarn pe Spark. În primul rând, construiți Hive and Yarn pe Spark și apoi puteți rula exemple de Hive and Yarn pe Spark.
Obiectivul acestui blog este de a învăța cum să transferați date din bazele de date SQL în HDFS, cum să transferați date din bazele de date SQL în bazele de date NoSQL.
Dezvoltatorul certificat Cloudera pentru Apache Hadoop (CCDH) este un impuls pentru cariera cuiva. Această postare discută despre beneficii, modele de examen, ghid de studiu și referințe utile.
Acest blog oferă o prezentare generală a arhitecturii HDFS High Availability și a modului de configurare și configurare a unui cluster HDFS High Availability în pași simpli.
Apache Kafka continuă să fie popular atunci când vine vorba de analize în timp real. Iată o privire din punct de vedere al carierei, discutând oportunitățile de carieră și cererile de locuri de muncă.
Apache Kafka oferă sisteme de mesagerie cu randament ridicat și scalabile, făcându-l popular în analizele în timp real. Aflați cum vă poate ajuta un tutorial Apache kafka
Această postare pe blog este o scufundare profundă în Pig și funcțiile sale. Veți găsi o demonstrație despre modul în care puteți lucra pe Hadoop folosind Pig fără dependență de Java.
Acest blog discută condițiile prealabile pentru învățarea Hadoop, elementele esențiale Java pentru Hadoop și răspunde „aveți nevoie de Java pentru a învăța Hadoop” dacă știți Pig, Hive, HDFS.
