Learn Hadoop and Big Data

Аналіз Та Огляд Додатків Android: Learn Hadoop and Big Data, Розроблений Epic Code Studio. Перелічено В Категорії Освіта. Поточна Версія-1.0.2, Оновлена ​​На 03/08/2021 . Відповідно До Оглядів Користувачів У Google Play: Learn Hadoop and Big Data. Досягнуто Понад 2Х7 Встановлення. В Даний Час Learn Hadoop and Big Data Має 2Х8 Відгуків, Середній Рейтинг 2Х9 Зірок

Hadoop - це фреймворк з відкритим кодом, який дозволяє зберігати та обробляти великі дані у розподіленому середовищі між кластерами комп’ютерів за допомогою простих моделей програмування. Він призначений для масштабування від окремих серверів до тисяч машин, кожен з яких пропонує локальні обчислення та зберігання.

Цей короткий додаток забезпечує швидке ознайомлення з великими даними, алгоритмом MapReduce та розподіленою файловою системою Hadoop.

Ця програма підготовлена ​​для професіоналів, які прагнуть вивчити основи аналізу великих даних за допомогою Hadoop Framework та стати розробником Hadoop. Професіонали програмного забезпечення, спеціалісти з аналітики та розробники ETL є основними вигодоотримувачами цього курсу.

Великі дані - це сукупність великих наборів даних, які неможливо обробити за допомогою традиційних обчислювальних технік. Це не окремий прийом чи інструмент, він став цілісним предметом, який включає різні інструменти, техніки та основи.

Ми знову тут, щоб ознайомити вас з Big Data & Hadoop. Ми розробили Hadoop Learn Big Data | Підручники з великих даних Hadoop для легкого вивчення великих даних та hadoop. Зараз великі дані спрямовані на технології. тому що за останні 5 років технологічний поширив багато і було створено дуже велику кількість даних. тому обчислень недостатньо для обробки цих даних, які підлягають обробці. отже, в картину потрапили великі дані. зараз це на трендовому виборі зараз.

Наш додаток Learn Hadoop and Big data Tutorials розроблений для початківців та тих, хто навчається раніше. оскільки матеріал пояснення дуже добре написаний простою та чистою англійською мовою. тож ви не знайдете жодної проблеми з цього приводу.

Теми
Вступ до великих даних
Рішення для великих даних у Hadoop
Налаштування середовища Hadoop
Огляд Hadoop HDFS
Операції Hadoop HDFS
Посилання на команди
Підручник з MapReduce Hadoop
Трансляція в Hadoop
Кластер Hadoop Multi-Node

У нас є розділені підручники по частинах

1. вивчити основи hadoop
2. вивчити hbase
3. вивчити вулик
4. навчитися свині
5. вивчити іскру
6. вивчити sqoop
7. запитання про інтерв’ю з великими даними

Дізнайтеся Hadoop
Hadoop - це фреймворк з відкритим кодом, який дозволяє зберігати та обробляти великі дані у розподіленому середовищі між кластерами комп’ютерів за допомогою простих моделей програмування. Він призначений для масштабування від окремих серверів до тисяч машин, кожен з яких пропонує локальні обчислення та зберігання.

Вивчайте Sqoop
Sqoop - це інструмент, призначений для передачі даних між Hadoop та реляційними серверами баз даних. Він використовується для імпорту даних з реляційних баз даних, таких як MySQL, Oracle до Hadoop HDFS, та експорту з файлової системи Hadoop до реляційних баз даних.

Дізнайся вулик
Hive - це інструмент інфраструктури сховища даних для обробки структурованих даних у Hadoop. Він розміщений на вершині Hadoop, щоб узагальнити великі дані, а також спрощує запити та аналіз.

Вивчіть HBase
HBase - це модель даних, подібна до великої таблиці Google, призначеної для швидкого довільного доступу до величезних обсягів структурованих даних. Ця програма пропонує ознайомлення з HBase, процедурами налаштування HBase у файлових системах Hadoop та способами взаємодії з оболонкою HBase.

Дізнайтеся про аналіз великих даних
Big Data Analytics в основному передбачає збір даних з різних джерел, обробку їх таким чином, щоб вони стали доступними для споживання аналітиками та, нарешті, доставляли продукти даних, корисні для бізнесу організації.

Ми маємо колекцію запитань для інтерв’ю з великими даними hadoop. він буде використаний для вас на співбесіді, а також на іспитах та в іншому місці. ми завжди намагаємось придумати найкраще для вас.

Read more