Verantwortlichkeiten des Hadoop-Administrators
In diesem Blog über die Verantwortlichkeiten des Hadoop-Administrators wird der Umfang der Hadoop-Verwaltung erläutert. Hadoop-Administratorjobs sind sehr gefragt. Lernen Sie jetzt Hadoop!
In diesem Blog über die Verantwortlichkeiten des Hadoop-Administrators wird der Umfang der Hadoop-Verwaltung erläutert. Hadoop-Administratorjobs sind sehr gefragt. Lernen Sie jetzt Hadoop!
Apache Spark hat sich als großartige Entwicklung in der Big-Data-Verarbeitung herausgestellt.
Apache Hadoop 2.x besteht aus signifikanten Verbesserungen gegenüber Hadoop 1.x. Dieser Blog befasst sich mit der Hadoop 2.0 Cluster Architecture Federation und ihren Komponenten.
Dies gibt einen Einblick in die Verwendung von Job Tracker
Apache Pig hat mehrere vordefinierte Funktionen. Der Beitrag enthält klare Schritte zum Erstellen von UDF in Apache Pig. Hier sind die Codes in Java geschrieben und erfordern Pig Library
Dort umfasst die HBase-Speicherarchitektur zahlreiche Komponenten. Schauen wir uns die Funktionen dieser Komponenten an und wissen, wie Daten geschrieben werden.
Apache Hive ist ein Data Warehousing-Paket, das auf Hadoop basiert und für die Datenanalyse verwendet wird. Hive richtet sich an Benutzer, die mit SQL vertraut sind.
Die Implementierung von Apache Spark mit Hadoop in großem Maßstab durch Top-Unternehmen zeigt den Erfolg und das Potenzial von Apache Spark in Bezug auf die Echtzeitverarbeitung.
Die Hochverfügbarkeit von NameNode ist eine der wichtigsten Funktionen von Hadoop 2.0. Die Hochverfügbarkeit von NameNode mit Quorum Journal Manager wird verwendet, um Bearbeitungsprotokolle zwischen dem aktiven und dem Standby-NameNode freizugeben.
Die Aufgaben des Hadoop-Entwicklers decken viele Aufgaben ab. Die Aufgaben des Jobs hängen von Ihrer Domäne / Branche ab. Diese Rolle ähnelt der eines Softwareentwicklers
Die Hive-Datenmodelle enthalten die folgenden Komponenten wie Datenbanken, Tabellen, Partitionen und Buckets oder Cluster. Hive unterstützt primitive Typen wie Integer, Floats, Doubles und Strings.
Diese vier Gründe für ein Upgrade auf Hadoop 2.0 sprechen über den Hadoop-Arbeitsmarkt und darüber, wie Sie Ihre Karriere beschleunigen können, indem Sie sich für große Stellenangebote öffnen.
In diesem Blog werden wir Hive and Yarn-Beispiele für Spark ausführen. Erstellen Sie zuerst Hive and Yarn auf Spark, und dann können Sie Hive and Yarn-Beispiele auf Spark ausführen.
Ziel dieses Blogs ist es, zu lernen, wie Daten aus SQL-Datenbanken in HDFS übertragen werden und wie Daten aus SQL-Datenbanken in NoSQL-Datenbanken übertragen werden.
Cloudera Certified Developer für Apache Hadoop (CCDH) ist ein Schub für die eigene Karriere. In diesem Beitrag werden die Vorteile, Prüfungsmuster, der Studienführer und nützliche Referenzen erläutert.
Dieser Blog bietet einen Überblick über die HDFS-Hochverfügbarkeitsarchitektur und wie Sie in einfachen Schritten einen HDFS-Hochverfügbarkeitscluster einrichten und konfigurieren.
Apache Kafka ist weiterhin beliebt, wenn es um Echtzeitanalysen geht. Hier ein Blick aus beruflicher Sicht auf Karrieremöglichkeiten und berufliche Anforderungen.
Apache Kafka bietet hochdurchsatzfähige und skalierbare Messagingsysteme, die es in der Echtzeitanalyse beliebt machen. Erfahren Sie, wie Ihnen ein Apache Kafka-Tutorial helfen kann
Dieser Blog-Beitrag ist ein tiefer Einblick in Pig und seine Funktionen. Sie finden eine Demo, wie Sie mit Pig ohne Abhängigkeit von Java an Hadoop arbeiten können.
In diesem Blog werden die Voraussetzungen für das Erlernen von Hadoop, die Java-Grundlagen für Hadoop und die Antworten 'Benötigen Sie Java zum Erlernen von Hadoop' erläutert, wenn Sie Pig, Hive und HDFS kennen.
