Hadoop 관리자의 책임
Hadoop 관리자 책임에 대한이 블로그에서는 Hadoop 관리 범위에 대해 설명합니다. Hadoop 관리자 작업은 수요가 많으므로 지금 Hadoop을 배우십시오!
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Apache Spark는 빅 데이터 처리 분야에서 큰 발전을 이루었습니다.
Apache Hadoop 2.x는 Hadoop 1.x에 비해 크게 향상되었습니다. 이 블로그에서는 Hadoop 2.0 Cluster Architecture Federation 및 해당 구성 요소에 대해 설명합니다.
이것은 Job tracker 사용에 대한 통찰력을 제공합니다.
Apache Pig에는 미리 정의 된 여러 기능이 있습니다. 이 게시물에는 Apache Pig에서 UDF를 만드는 명확한 단계가 포함되어 있습니다. 여기서 코드는 Java로 작성되었으며 Pig Library가 필요합니다.
HBase 스토리지 아키텍처는 수많은 구성 요소로 구성됩니다. 이러한 구성 요소의 기능을 살펴보고 데이터가 기록되는 방식을 알아 봅시다.
Apache Hive는 Hadoop을 기반으로 구축 된 데이터웨어 하우징 패키지이며 데이터 분석에 사용됩니다. Hive는 SQL에 익숙한 사용자를 대상으로합니다.
주요 기업이 대규모로 Hadoop과 함께 Apache Spark를 구현 한 것은 실시간 처리와 관련하여 성공과 잠재력을 나타냅니다.
NameNode High Availability는 하둡 2.0의 가장 중요한 기능 중 하나입니다. NameNode High Availability with Quorum Journal Manager는 활성 및 대기 NameNode간에 편집 로그를 공유하는 데 사용됩니다.
Hadoop 개발자의 업무 책임은 많은 작업을 다룹니다. 업무 책임은 도메인 / 부문에 따라 다릅니다.이 역할은 소프트웨어 개발자와 유사합니다.
Hive 데이터 모델에는 데이터베이스, 테이블, 파티션 및 버킷 또는 클러스터와 같은 다음 구성 요소가 포함됩니다 .Hive는 정수, 부동 소수점, 복식 및 문자열과 같은 기본 유형을 지원합니다.
Hadoop 2.0으로 업그레이드해야하는이 4 가지 이유는 Hadoop 채용 시장과이를 통해 엄청난 취업 기회를 열어 경력을 가속화 할 수있는 방법에 대해 설명합니다.
이 블로그에서는 Spark에서 Hive 및 Yarn 예제를 실행합니다. 먼저 Spark에서 Hive 및 Yarn을 빌드 한 다음 Spark에서 Hive 및 Yarn 예제를 실행할 수 있습니다.
이 블로그의 목적은 SQL 데이터베이스에서 HDFS로 데이터를 전송하는 방법, SQL 데이터베이스에서 NoSQL 데이터베이스로 데이터를 전송하는 방법을 배우는 것입니다.
CCDH (Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop)는 경력을 향상시킵니다. 이 게시물에서는 혜택, 시험 패턴, 학습 가이드 및 유용한 참조에 대해 설명합니다.
이 블로그는 HDFS 고 가용성 아키텍처에 대한 개요와 간단한 단계로 HDFS 고 가용성 클러스터를 설정 및 구성하는 방법을 제공합니다.
Apache Kafka는 실시간 분석과 관련하여 계속 인기를 얻고 있습니다. 다음은 경력 관점에서 경력 기회와 직업 요구 사항을 논의한 것입니다.
Apache Kafka는 높은 처리량과 확장 가능한 메시징 시스템을 제공하여 실시간 분석에서 널리 사용됩니다. Apache kafka 튜토리얼이 어떻게 도움이되는지 알아보십시오.
이 블로그 게시물은 Pig와 그 기능에 대해 자세히 설명합니다. Java에 의존하지 않고 Pig를 사용하여 Hadoop에서 작업하는 방법에 대한 데모를 찾을 수 있습니다.
이 블로그에서는 Hadoop 학습을위한 전제 조건, Hadoop 용 Java 필수 사항 및 Pig, Hive, HDFS를 알고있는 경우 'Hadoop을 배우려면 Java가 필요합니까?'에 대해 설명합니다.