¿Por qué razón no podríamos utilizar bases de datos con montones de círculos para hacer investigaciones a gran escala? ¿Por qué razón se requiere Hadoop? La respuesta a estas consultas se origina en otro patrón en los impulsos circulares: buscar que el tiempo mejore más gradualmente que el tipo de cambio. Buscar es la forma … Continue reading «RDMS frente a Hadoop»
Pig Representa Big Data como flujos de datos. Pig es una plataforma o herramienta de alto nivel que se utiliza para procesar grandes conjuntos de datos. Proporciona un alto nivel de abstracción para el procesamiento en MapReduce. Proporciona un lenguaje de secuencias de comandos de alto nivel, conocido como Pig Latin , que se utiliza … Continue reading «Introducción a Apache Pig»
Requisitos previos: introducción a Hadoop , Apache HBase La arquitectura HBase tiene 3 componentes principales: HMaster, Region Server, Zookeeper. Figura – Arquitectura de HBase Los 3 componentes se describen a continuación: HMaster: la implementación de Master Server en HBase es HMaster. Es un proceso en el que las regiones se asignan al servidor de regiones, … Continue reading «Arquitectura de HBase»
Como todos sabemos, Hadoop es un marco de código abierto que se utiliza principalmente con fines de almacenamiento y mantenimiento y análisis de una gran cantidad de datos o conjuntos de datos en los clústeres de hardware básico, lo que significa que en realidad es una herramienta de gestión de datos. Hadoop también posee una … Continue reading «Hadoop: diferentes modos de funcionamiento»
La mayoría de nosotros estamos familiarizados con el término Rack . El rack es una colección física de Nodes en nuestro clúster Hadoop (quizás 30 o 40). Un gran clúster de Hadoop consta de muchos bastidores. Con la ayuda de esta información de Racks, Namenode elige el Datanode más cercano para lograr el máximo rendimiento … Continue reading «Hadoop: conocimiento de bastidores y bastidores»
Problema básico con los datos A pesar de que los límites de capacidad de los discos duros se han expandido enormemente a lo largo de los años, las velocidades de acceso (la velocidad a la que se pueden leer los datos de los discos) no se han mantenido. Una unidad estándar de 1990 podía almacenar … Continue reading «Datos con Hadoop»
Hadoop: Hadoopes un marco de software de código abierto escrito en Java para almacenar datos y procesar grandes conjuntos de datos que varían en tamaño desde gigabytes hasta petabytes. Hadoop es un sistema de archivos distribuido que puede almacenar y procesar una gran cantidad de clústeres de datos en todas las computadoras. Hadoop por ser … Continue reading «Diferencia entre el rendimiento de Hadoop y SQL»
Requisitos previos: Hadoop y MapReduce Contar el número de pares e impares y encontrar su suma en cualquier idioma es pan comido como en C, C++, Python, Java, etc. MapReduce también usa Java para escribir el programa, pero es muy fácil si conoce la sintaxis. como escribirlo Es el básico de MapReduce. Primero aprenderá cómo … Continue reading «Suma de números pares e impares en MapReduce usando Cloudera Distribution Hadoop (CDH)»
Map-Reduce es un marco de procesamiento utilizado para procesar datos en una gran cantidad de máquinas. Hadoop usa Map-Reduce para procesar los datos distribuidos en un clúster de Hadoop. Map-Reduce no es similar a otros marcos de procesamiento regulares como Hibernate, JDK , .NET, etc. Todos estos marcos anteriores están diseñados para usarse con un … Continue reading «Hadoop MapReduce: flujo de datos»