Este blog sobre las responsabilidades del administrador de Hadoop analiza el alcance de la administración de Hadoop. Los trabajos de administrador de Hadoop tienen una gran demanda, ¡así que aprenda Hadoop ahora!
Apache Spark ha surgido como un gran desarrollo en el procesamiento de big data.
Apache Hadoop 2.x consta de mejoras significativas sobre Hadoop 1.x. Este blog habla sobre Hadoop 2.0 Cluster Architecture Federation y sus componentes.
Esto da una idea del uso de Job tracker
Apache Pig tiene múltiples funciones predefinidas. La publicación contiene pasos claros para crear UDF en Apache Pig. Aquí los códigos están escritos en Java y requieren Pig Library
La arquitectura de HBase Storage comprende numerosos componentes. Veamos las funciones de estos componentes y sepamos cómo se escriben los datos.
Apache Hive es un paquete de almacenamiento de datos construido sobre Hadoop y se utiliza para el análisis de datos. Hive está dirigido a usuarios que se sienten cómodos con SQL.
La implementación de Apache Spark con Hadoop a gran escala por parte de las principales empresas indica su éxito y su potencial cuando se trata de procesamiento en tiempo real.
La alta disponibilidad de NameNode es una de las características más importantes de Hadoop 2.0. La alta disponibilidad de NameNode con Quorum Journal Manager se utiliza para compartir registros de edición entre los NameNodes activos y en espera.
Las responsabilidades laborales del desarrollador de Hadoop cubren muchas tareas; las responsabilidades laborales dependen de su dominio / sector.
Los modelos de datos de Hive contienen los siguientes componentes como bases de datos, tablas, particiones y depósitos o clústeres. Hive admite tipos primitivos como enteros, flotantes, dobles y cadenas.
Estas 4 razones para actualizar a Hadoop 2.0 hablan sobre el mercado laboral de Hadoop y cómo puede ayudarlo a acelerar su carrera al abrirse a grandes oportunidades laborales.
En este blog, ejecutaremos ejemplos de Hive y Yarn en Spark. En primer lugar, cree Hive y Yarn en Spark y luego puede ejecutar ejemplos de Hive y Yarn en Spark.
El objetivo de este blog es aprender cómo transferir datos de bases de datos SQL a HDFS, cómo transferir datos de bases de datos SQL a bases de datos NoSQL.
Cloudera Certified Developer para Apache Hadoop (CCDH) es un impulso para la carrera de uno. Esta publicación analiza los beneficios, los patrones de examen, la guía de estudio y las referencias útiles.
Este blog proporciona una descripción general de la arquitectura de alta disponibilidad de HDFS y cómo instalar y configurar un clúster de alta disponibilidad de HDFS en pasos simples.
Apache Kafka sigue siendo popular cuando se trata de análisis en tiempo real. He aquí un vistazo desde el punto de vista de la carrera, discutiendo las oportunidades profesionales y las demandas laborales.
Apache Kafka proporciona sistemas de mensajería escalables y de alto rendimiento, lo que lo hace popular en análisis en tiempo real. Descubra cómo un tutorial de Apache kafka puede ayudarle
Esta publicación de blog es una inmersión profunda en Pig y sus funciones. Encontrará una demostración de cómo puede trabajar en Hadoop utilizando Pig sin depender de Java.
Este blog analiza los requisitos previos para aprender Hadoop, los conceptos básicos de Java para Hadoop y responde '¿necesita Java para aprender Hadoop' si conoce Pig, Hive, HDFS.
