Velká Data

Odpovědnosti správce Hadoop

Tento blog o odpovědnosti správce Hadoop pojednává o rozsahu správy Hadoop. Úlohy správce Hadoop jsou velmi žádané, takže se Hadoop naučte hned teď!

Kroky k vytvoření UDF v Apache Pig

Apache Pig má několik předdefinovaných funkcí. Příspěvek obsahuje jasné kroky pro vytvoření UDF v Apache Pig. Zde jsou kódy psány v Javě a vyžadují Pig Library

Úvod do Apache Hive

Apache Hive je balíček datových skladů postavený na Hadoopu a slouží k analýze dat. Úl je zaměřen na uživatele, kterým vyhovuje SQL.

NameNode Vysoká dostupnost s Quorum Journal Manager

Vysoká dostupnost NameNode je jednou z nejdůležitějších funkcí Hadoop 2.0. Vysoká dostupnost NameNode s Quorum Journal Manager se používá ke sdílení protokolů úprav mezi aktivními a pohotovostními NameNodes.

Úlové datové modely

Úlové datové modely obsahují následující komponenty, jako jsou databáze, tabulky, oddíly a kbelíky nebo klastry. Úl podporuje primitivní typy, jako jsou celá čísla, plováky, čtyřhry a řetězce.

Příklady úlu a příze na Sparku

V tomto blogu spustíme na Sparku příklady Hive a Yarn. Nejprve vytvořte Hive and Yarn na Sparku a poté můžete spouštět příklady Hive and Yarn na Sparku.

Hluboký ponor do prasete

Tento blogový příspěvek je hlubokým ponorem do Pig a jeho funkcí. Najdete ukázku toho, jak můžete pracovat na Hadoopu pomocí Pig bez závislosti na Javě.

Potřebujete Javu, abyste se naučili Hadoop?

Tento blog pojednává o předpokladech pro učení Hadoop, základy Java pro Hadoop a odpovědi „potřebujete Java, abyste se naučili Hadoop“, pokud znáte Pig, Hive, HDFS.

Nejlepší Články

Kategorie

Mobilní Vývoj

Cloud Computing

Velká Data

Data Science

Databáze

Řízení Projektů A Metodiky

Bi A Vizualizace

Programování A Rámce

Umělá Inteligence

Nezařazeno

Datové Sklady A Etl

Systémy A Architektura

Front-End Vývoj Webových Aplikací

Devops

Operační Systémy

Testování Softwaru

Blockchain

Automatizace Robotických Procesů

Kybernetická Bezpečnost

Digitální Marketing

Zásady Ochrany Osobních Údajů