Responsabilitats d'administrador de Hadoop
Aquest bloc sobre les responsabilitats de l’administrador d’Hadoop tracta de l’abast de l’administració d’Hadoop. Les feines d’administrador d’Hadoop són molt demandades, així que apreneu Hadoop ara.
Aquest bloc sobre les responsabilitats de l’administrador d’Hadoop tracta de l’abast de l’administració d’Hadoop. Les feines d’administrador d’Hadoop són molt demandades, així que apreneu Hadoop ara.
Apache Spark ha aparegut com un gran desenvolupament en el processament de grans dades.
Apache Hadoop 2.x consisteix en millores significatives respecte a Hadoop 1.x. Aquest bloc parla de la Federació d’Arquitectura de Clústers Hadoop 2.0 i els seus components.
Això dóna una idea de l’ús del rastrejador de treballs
Apache Pig té múltiples funcions predefinides. El missatge conté passos clars per crear UDF a Apache Pig. Aquí els codis estan escrits en Java i requereixen Pig Library
Allà, l'arquitectura HBase Storage comprèn nombrosos components. Vegem les funcions d’aquests components i sabem com s’escriuen les dades.
Apache Hive és un paquet de Data Warehousing construït sobre Hadoop i que s'utilitza per a l'anàlisi de dades. Hive està dirigit a usuaris que estiguin còmodes amb SQL.
La implementació d’Apache Spark amb Hadoop a gran escala per part de les millors empreses indica que té èxit i el seu potencial a l’hora de processar en temps real.
NameNode High Availability és una de les funcions més importants de l’Hadoop 2.0 NameNode High Availability amb Quorum Journal Manager s’utilitza per compartir registres d’edició entre els NameNodes actius i en espera.
Les responsabilitats laborals del desenvolupador Hadoop cobreixen moltes tasques. Les responsabilitats laborals depenen del vostre domini / sector. Aquest rol és similar al d’un desenvolupador de programari
Els models de dades de Hive contenen els components següents, com ara bases de dades, taules, particions i compartiments o clústers.
Aquests 4 motius per actualitzar-se a Hadoop 2.0 parlen del mercat laboral de Hadoop i de com us pot ajudar a accelerar la vostra carrera obrint-vos a enormes oportunitats laborals.
En aquest bloc, executarem exemples de Hive and Yarn a Spark. En primer lloc, creeu Hive and Yarn a Spark i després podeu executar exemples de Hive and Yarn a Spark.
L’objectiu d’aquest bloc és aprendre a transferir dades de bases de dades SQL a HDFS, a transferir dades de bases de dades SQL a bases de dades NoSQL.
El desenvolupador certificat per Cloudera per a Apache Hadoop (CCDH) suposa un impuls per a la carrera professional. En aquest post es comenten els beneficis, els patrons d’exàmens, la guia d’estudi i les referències útils.
Aquest bloc proporciona una visió general de l'arquitectura HDFS d'alta disponibilitat i com configurar i configurar un clúster HDFS d'alta disponibilitat en passos senzills.
Apache Kafka continua sent popular quan es tracta d’anàlisis en temps real. A continuació, es fa una ullada des del punt de vista professional, discutint les oportunitats professionals i les demandes laborals.
Apache Kafka proporciona sistemes de missatgeria escalables i de gran rendiment que el fan popular en analítiques en temps real. Obteniu informació sobre com us pot ajudar un tutorial d'Apache kafka
Aquesta entrada al bloc és una immersió profunda en Pig i les seves funcions. Trobareu una demostració de com podeu treballar a Hadoop utilitzant Pig sense cap dependència de Java.
Aquest bloc analitza els requisits previs per aprendre Hadoop, els elements bàsics de Java per a Hadoop i respon: 'Necessiteu Java per aprendre Hadoop' si coneixeu Pig, Hive, HDFS.
