HBaseチュートリアル:HBaseの紹介とFacebookのケーススタディ
このHBaseチュートリアルブログでは、HBaseとその機能について紹介しています。また、HBaseの利点を理解するためのFacebookMessengerのケーススタディについても説明します。
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このブログは、PuppetMasterとPuppetAgentのインストール方法に関するガイドです。また、PuppetTomcatモジュールを使用してApacheTomcatをデプロイする例も含まれています。
このブログは、Linux環境でのApachePigのインストールに関するステップバイステップガイドです。 Apache Pig 0.16.0をインストールし、さまざまなモードで実行します。
HBaseアーキテクチャに関するこのブログでは、HBaseデータモデルについて説明し、HBaseアーキテクチャについての洞察を提供します。また、HBaseのさまざまなメカニズムについても説明します。
このHiveチュートリアルブログでは、HiveアーキテクチャとHiveデータモデルに関する深い知識が得られます。また、ApacheHiveに関するNASAのケーススタディについても説明します。
このSparkStreamingブログでは、Spark Streaming、その機能とコンポーネントを紹介します。 Twitterを使用した感情分析プロジェクトが含まれています。
このSparkMLlibブログでは、ApacheSparkの機械学習ライブラリを紹介します。これには、SparkMLlibを使用したMovieRecommendationSystemプロジェクトが含まれています。
このGraphXチュートリアルブログでは、Apache Spark GraphX、その機能、およびフライトデータ分析プロジェクトを含むコンポーネントを紹介します。
このApacheFlumeチュートリアルブログでは、ApacheFlumeの基本とその機能について説明しています。また、ApacheFlumeを使用したTwitterストリーミングも紹介します。
Apache Sqoopチュートリアル:Sqoopは、Hadoopとリレーショナルデータベース間でデータを転送するためのツールです。このブログでは、MySQLからのSooopのインポートとエクスポートについて説明しています。
Apache Oozieチュートリアル:Oozieは、Hadoopジョブを管理するためのワークフロースケジューラシステムです。これは、スケーラブルで信頼性が高く、拡張可能なシステムです。
ビッグデータアプリケーションは組織に革命をもたらし、大量のデータを分析することで、より有益なビジネス上の意思決定を支援しています。
Apache Sparkはビッグデータと分析の世界を引き継ぎ、Pythonは今日の業界で最もアクセスしやすいプログラミング言語の1つです。したがって、このブログでは、両方の世界を最大限に活用するためのPyspark(Pythonを使用したSpark)について学習します。
このブログは、リソース管理とジョブスケジューリングのためにHadoopバージョン2.0で導入されたApache HadoopYARNに焦点を当てています。 YARNアーキテクチャとそのコンポーネント、および各コンポーネントによって実行される職務について説明します。 Apache HadoopYARNでのアプリケーションの送信とワークフローについて説明します。
PySparkチュートリアルに関するこのブログでは、Pythonプログラミング言語を使用してApacheSparkを操作するために使用されるPSparkAPIについて学習します。
このPySparkDataframeチュートリアルブログでは、ApacheSparkでの変換とアクションについて複数の例を使用して学習します。
Cloudera Hadoopチュートリアルに関するこのEdurekaブログでは、Cloudera Manager、Parcels、HueなどのさまざまなClouderaコンポーネントの完全な洞察が得られます。
この投稿では、ITおよびその他の分野でのHadoopおよびNoSQLスキルの需要の増加について説明します。 HadoopとNoSQLのスキルがどのように役立つかを確認するために読んでください
このブログでは、Hadoopの実装、Hadoopイニシアチブ、大小の組織におけるHadoopの利点、およびHadoopトレーニングのキャリア上の利点について説明しています。
HadoopはIT回路で習得するためのホットなスキルになり、Hadoop学習者のプロファイルの数は日々劇的に増加しています。