El maestro de aplicaciones cambia el estado del trabajo a «exitoso» cuando recibe una notificación de que se completó la última tarea de un trabajo. Luego, aprende que el trabajo se completó con éxito cuando el trabajo sondea el estado. Entonces, un mensaje regresa del waitForCompletion()método después de que imprime un mensaje, para informarle al … Continue reading «¿Cómo MapReduce completa una tarea?»
Eclipse es un IDE (Entorno de desarrollo integrado) que ayuda a crear y construir una aplicación según nuestros requisitos. Y Hadoop se usa para almacenar y procesar grandes datos. Y si tiene requisitos para configurar Eclipse con Hadoop, puede seguir esta sección paso a paso. Aquí, discutiremos 8 pasos en los que verá la parte … Continue reading «¿Cómo configurar el Eclipse con Apache Hadoop?»
MapReduce es un modelo que funciona sobre Hadoop para acceder a grandes datos almacenados de manera eficiente en HDFS (Sistema de archivos distribuidos de Hadoop). Es el componente central de Hadoop, que divide los grandes datos en pequeños fragmentos y los procesa en paralelo. Características de MapReduce: Puede almacenar y distribuir grandes cantidades de datos … Continue reading «Diferencia entre MapReduce y Hive»
MapReduce y HDFS son los dos componentes principales de Hadoop que lo hacen tan poderoso y eficiente de usar. MapReduce es un modelo de programación utilizado para el procesamiento eficiente en paralelo de grandes conjuntos de datos de forma distribuida. Los datos primero se dividen y luego se combinan para producir el resultado final. Las … Continue reading «Arquitectura MapReduce»
MapReduce es un modelo de programación que se utiliza para realizar el procesamiento distribuido en paralelo en un clúster de Hadoop, lo que hace que Hadoop funcione tan rápido. Cuando se trata de Big Data, el procesamiento en serie ya no sirve de nada. MapReduce tiene principalmente dos tareas que se dividen en fases: Tarea … Continue reading «MapReduce: comprensión con un ejemplo de la vida real»
Encontrar los 10 o 20 registros principales de un gran conjunto de datos es el corazón de muchos sistemas de recomendación y también es un atributo importante para el análisis de datos. Aquí, discutiremos los dos métodos para encontrar registros top-N de la siguiente manera. Método 1: Primero, busquemos las 10 películas más vistas para … Continue reading «Cómo encontrar registros top-N usando MapReduce»
MapReduce se puede usar para trabajar con una sola llamada de método: enviar() en un objeto de trabajo (también puede llamar a waitForCompletion() , que presenta la actividad en caso de que no se haya enviado correctamente, entonces se sienta firme para que termine). Entendamos los componentes: Cliente: Envío del trabajo de MapReduce. Administrador de … Continue reading «Cómo se ejecuta el trabajo en MapReduce»
¿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»
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»