ビッグデータ

Hadoop管理者の責任に関するこのブログでは、Hadoop管理の範囲について説明しています。 Hadoop管理者の仕事は需要が高いので、今すぐHadoopを学んでください！

Apache Sparkは、ビッグデータ処理の優れた開発として登場しました。

Apache Hadoop 2.xは、Hadoop1.xに対する大幅な改善で構成されています。このブログでは、Hadoop2.0クラスターアーキテクチャフェデレーションとそのコンポーネントについて説明しています。

これにより、ジョブトラッカーの使用に関する洞察が得られます

Apache Pigには、複数の定義済み関数があります。投稿には、ApachePigでUDFを作成するための明確な手順が含まれています。ここでは、コードはJavaで記述されており、PigLibraryが必要です。

HBaseストレージアーキテクチャは多数のコンポーネントで構成されています。これらのコンポーネントの機能を見て、データがどのように書き込まれているかを見てみましょう。

Apache Hiveは、Hadoop上に構築されたデータウェアハウスパッケージであり、データ分析に使用されます。 Hiveは、SQLに慣れているユーザーを対象としています。

トップ企業によるHadoopを使用したApacheSparkの大規模な実装は、リアルタイム処理に関して成功とその可能性を示しています。

NameNodeの高可用性はHadoop2.0の最も重要な機能の1つです。QuorumJournalManagerを使用したNameNodeの高可用性は、アクティブなNameNodeとスタンバイのNameNodeの間で編集ログを共有するために使用されます。

Hadoop開発者の職務は多くのタスクをカバーします。職務はドメイン/セクターによって異なります。この役割はソフトウェア開発者に似ています。

Hiveデータモデルには、データベース、テーブル、パーティション、バケットまたはクラスターなどのコンポーネントが含まれています。Hiveは、整数、浮動小数点数、倍精度浮動小数点数、文字列などのプリミティブ型をサポートしています。

Hadoop 2.0にアップグレードするこれらの4つの理由は、Hadoopの求人市場と、それが巨大な雇用機会を受け入れることでキャリアを加速するのにどのように役立つかについて説明しています。

このブログでは、SparkでHiveとYarnの例を実行します。まず、SparkでHiveとYarnをビルドしてから、SparkでHiveとYarnの例を実行できます。

このブログの目的は、SQLデータベースからHDFSにデータを転送する方法、SQLデータベースからNoSQLデータベースにデータを転送する方法を学ぶことです。

Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop（CCDH）は、自分のキャリアを後押しします。この投稿では、メリット、試験パターン、学習ガイド、および役立つ参考資料について説明します。

このブログでは、HDFS高可用性アーキテクチャの概要と、HDFS高可用性クラスターを簡単な手順でセットアップおよび構成する方法について説明します。

Apache Kafkaは、リアルタイム分析に関しては引き続き人気があります。キャリアの観点から見て、キャリアの機会と仕事の需要について説明します。

Apache Kafkaは、高スループットでスケーラブルなメッセージングシステムを提供し、リアルタイム分析で人気があります。 Apachekafkaチュートリアルがどのように役立つかを学ぶ

このブログ投稿は、Pigとその機能について深く掘り下げています。 Javaに依存せずにPigを使用してHadoopで作業する方法のデモがあります。

このブログでは、Hadoopを学習するための前提条件、HadoopのJavaの基本事項について説明し、「Pig、Hive、HDFSを知っている場合、Hadoopを学習するにはJavaが必要ですか」と回答します。

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