個人財務

ACIDとBASEデータストア - ダミー

10個のHadoopブックマークの価値のあるリソース - ダミー

以下に示す10個の素晴らしいHadoopリソースが、あなたのブラウザのブックマーク。これらのリソースは、Hadoopの生涯学習計画の作成に役立ちます。中枢神経系：Apache。 org Apache Software Foundation（ASF）は、オープンソースソフトウェアプロジェクトの中心的なコミュニティです。

Hadoopのデータ変換 - ダミー

Hadoopに似たETLエンジンのアイデアは、近年大きな牽引力を発揮しています。結局のところ、Hadoopは膨大な量のデータとそのデータに対する操作をサポートできる柔軟なデータストレージと処理プラットフォームです。同時に、それはフォールトトレラントであり、資本とソフトウェアのコストの機会を提供します...

Hadoopダミーを使用したデータウェアハウスの近代化

データウェアハウスは現在ストレスにさらされており、リソース。 Hadoopはこのデータウェアハウスの状況を大幅に軽減します。

HadoopでのOozieワークフローの開発 - ダミー

Hadoop - Dummiesでの統計分析のスケールを高める要因

人々がデータをサンプリングする理由Hadoopで統計分析を実行する前に、この種の分析ではしばしばかなりのコンピューティングリソースが必要となることです。これはデータ量だけではなく、統計分析の規模に影響を与える5つの主な要因があります。これは簡単ですが、言及する必要があります：データ量...

Hadoopのデータを圧縮する - ダミー

Hadoopの典型的な展開の現実である巨大なデータボリュームは圧縮を必要とします。データ圧縮により、大量のストレージスペースが節約され、クラスタ全体でそのデータの移動がスピードアップされます。驚くべきことではありませんが、コーデックと呼ばれるいくつかの圧縮方式が存在します...

HadaptとHadoop-dummy

、Yad大学の2人の学生によるスタートアップコンピュータサイエンスの助教授。 Yaleのコンピュータサイエンス部門のPhD学生であるDaniel Abadi教授とKamil Bajda-Pawlikowski教授は、研究プロジェクトHadoopDBに取り組んでいました。この論文が発表された後、ジャスティン・ボルグマンは、学生から...

Google DremelとHadoop - ダミー

という言葉はほとんどの人にとって、Dremelという用語は、家の周りの様々な仕事のためにうまく動作するトルクツール。しかし、GoogleがDremelを作成したことはご存知ですか？しかし、別のハンドヘルド機械ツールを作るのではなく、Googleは大きなデータをインタラクティブに分析するための高速ソフトウェアツールを選択しました。 ...

Hadoopクラスタのエッジノード - ダミー

エッジノードは、Hadoopクラスタと外部ネットワーク間のインタフェースです。このため、ゲートウェイノードと呼ばれることもあります。最も一般的には、エッジノードはクライアントアプリケーションとクラスタ管理ツールを実行するために使用されます。また、Hadoopクラスタに転送されるデータのステージング領域としてよく使用されます。 Oozie、...

Hadoopでの不正検出 - ダミー

トランザクションの量が膨大であるため、データの量、皮肉なことに、この同じ課題は、Hadoopが輝く領域である不正な予測モデルを作成するのに役立ちます。今日の相互接続された世界では、取引量と複雑さが非常に高いため、これまで以上に詐欺を見つけることが難しくなっています。使用されたもの...

グラフ処理Hadoopのダミー

新しく登場するNoSQLテクノロジの1つに、グラフデータの格納と処理が含まれます。コンピュータ科学者は何十年にもわたってグラフ解析技術を開発してきたので、この声明は古いニュースだと考えるかもしれません。あなたが言うことはうまくいくかもしれませんが、新しいことはHadoopを使用することでグラフを作成できることです。

Hadoop分散ファイルシステム（HDFS）連合 - ダミー

Hadoop分散ファイルシステム（HDFS）高可用性 - ダミー

は、しばしばHadoopの幼児期の議論は、単一の障害点のNameNodeの表現に集中していました。全体としてHadoopは、この重要な領域を除き、常に堅牢で耐障害性の高いアーキテクチャを採用しています。 NameNodeがなければ、Hadoopクラスタはありません。 Hadoop 2を使用すると、HDFSを設定することができます。

Hadoop - ダミー

企業におけるHadoopの最も初期の使用例の1つは、データウェアハウスにバインドされたデータを前処理するために使用されるプログラム変換エンジン。基本的に、このユースケースは、データウェアハウスにロードされる前に、データを操作して適用するためにHadoopエコシステムの力を活用します。実際の変換...

冷凍倉庫データ - ダミーのクエリ可能なアーカイブとしてのHadoop

多くの研究では、エンタープライズデータウェアハウスではめったに照会されません。データベースベンダーは、どのようなデータがどこに配置されるかを分類するための独自の方法を実装することによって、そのような観察に応えてきました。 1つの方法では、データ・ユニバースをホット・データ、ウォーム・データ、コールド・データの順に並べ替えます。ホット・データ（アクティブ・データと呼ばれることもあります）...

アーカイブデータ宛先としてのHadoop

Hadoopの安価なストレージコストとHadoopデータのクエリ機能SQLを使用すると、Hadoopはアーカイブデータの主要な宛先になります。このユースケースは、パフォーマンスミッションクリティカルなシステムに格納されていないデータに対してHadoopスキルセットを構築することができるため、組織に与える影響は小さくなります。さらに、Hadoopの安価なストレージにSQLを使用してHadoopデータを照会できるだけでなく、Hadoopをアーカイブデータの主要な宛先にすることもできます。

Hadoop管理コマンド - ダミー

Hadoop管理者は、塩の価値のある管理者はクラスタ管理用の包括的なコマンドセットをマスターする必要があります。以下のリストは、最も重要なコマンドをまとめたもので、コマンドが何をするのか、構文と例を示しています。それらを知っていれば、あなたはHadoopの知恵への道のりを遠くに進むでしょう。 balancer：クラスタバランスユーティリティを実行します。 ...

Hadoopとの統合R - Dummiesとの統合

当初、大きなデータとRは自然な友人ではなかった。 Rプログラミングでは、すべてのオブジェクトを1台のマシンのメインメモリにロードする必要があります。このアーキテクチャの限界は、大きなデータが方程式の一部になるとすぐに実現されます。これとは対照的に、Hadoopなどの分散ファイルシステムは強く欠けています...

Apache OozieをHadoopで設定する方法 - ダミー

Apache Oozieはすべての主要なHadoop Apache Bigtopを含む配布。 Hadoopクラスタでは、Oozieサーバーをエッジノードにインストールします。ここでは、図に示すように、クラスタのデータに対して他のクライアントアプリケーションも実行します。エッジノードは、Hadoopクラスタへの外部ネットワークのゲートウェイとして設計されています。これは...

Image Hadoopでの分類

入力で分割HadoopのMapReduceで分割 - ダミー

HDFSが設定された方法で、非常に大きなファイルを大（たとえば、128MBを測定する）、これらのブロックの3つのコピーをクラスタ内の異なるノードに格納します。 HDFSはこれらのファイルの内容を意識していません。

Hadoop：HDFSとMapReduceでビッグデータを管理する - ダミー

オープンソースのソフトウェアフレームワークであるHadoop HDFS（Hadoop Distributed File System）とMapReduceを使用して、コモディティハードウェアのクラスタ、つまり分散コンピューティング環境の大きなデータを分析します。 Hadoop分散ファイルシステム（HDFS）は、企業が大量のデータを簡単かつ実用的な方法でより簡単に管理できるように開発されました。 Hadoop ...

ネットワークとHadoop Clusters - ダミー

ネットワークはHadoopクラスタを作成したり破損させたりすることがあります。 "安く行く。 「Hadoopクラスタのマスターノードとスレーブノードの間では、クラスタを稼動させるために不可欠なチャットが多く、エンタープライズクラスのスイッチが推奨されています。クラスタ内の各ラックについて、あなたは...

Hadoopでのデータ解析 - ダミー

ログ解析は、初めのHadoopプロジェクトの一般的な使用例です。確かに、Hadoopの初期の使用は、クリックストリームログの大規模分析（ユーザーが訪問したWebページに関するデータを記録し、どの順序で訪問したか）を記録するためのものでした。 ITインフラストラクチャによって生成されたすべてのデータログ...

HDFSのFlumeを使用したデータのダミー -

Hadoop分散ファイルシステムで終了するデータの一部HDFS）は、データベースのロード操作や他の種類のバッチ処理を介してそこに着陸する可能性がありますが、アプリケーションログデータなどのハイスループットのデータストリームに流れるデータをキャプチャする場合はどうすればよいでしょうか？ Apache Flumeは現在の標準的な方法です...

NameNodeのデータブロックをHDFSのダミーに記録する -

NameNodeは、 Hadoop分散ファイルシステム（HDFS）は、どのブロックが個々のファイルを構成するのかだけでなく、これらのブロックとそれぞれの複製が格納されている場所も知っているためです。ユーザーがHDFSにファイルを保存すると、そのファイルはデータブロックと3つのコピーに分割されます。...

HadoopのPigプログラムの豚ラテン - ダミー

豚ラテンはPigプログラムの言語です。 PigラテンスクリプトをHadoopクラスタ内で実行できるMapReduceジョブに変換します。ブタのラテンに着くとき、開発チームは3つの重要な設計原則に従った：それを簡単に保つ。 Pig Latinは、Java MapReduceとやりとりするための合理的なメソッドを提供します。それは...

NoSQLデータストアとHadoopダミーとの比較

NoSQLデータストアは、もともと「Just Say No to SQL」（ 1980年代に反ドラッグ広告キャンペーンの言い換えをした）、彼らは（SQLベースの）リレーショナルデータベースの認識された限界への反応でした。これらの人々がSQLを嫌っているわけではありませんが、正方形のペグを丸い穴に押し込むことには飽きました...

Hadoopファイルシステムコマンドでファイルを管理する - ダミー

HDFSは、Hadoopファイルシステムの2つの主要コンポーネントの1つです。 Hadoopフレームワーク。もう一つはMapReduceとして知られる計算パラダイムです。分散ファイルシステムは、ネットワーク接続された複数のクラスタ間でストレージを管理するファイルシステムです。 HDFSは、デフォルトサイズが64MBのブロック単位でデータを格納します。あなたが保存したいファイル...

とR言語 - ダミー

機械学習の分野は、 。 Mahoutはさまざまな統計ツールとアルゴリズムをテーブルに持ち込みますが、これらのモデルやMapReduceフレームワークに変換する作業は困難な作業であるため、これらの手法やアルゴリズムのほんの一部をキャプチャします。時間の経過とともに、Mahoutは確信しています...

HBaseの領域

Hadoopでのモデリング - ダミー

Hadoopクラスタのマスタノード - ダミー

分散Hadoopクラスタのマスタノードは、さまざまなストレージおよび処理管理サービスをホストし、このリストでは、Hadoopクラスタ全体について説明します。冗長性は単一障害点を避けるために重要です。したがって、2つのスイッチと3つのマスターノードがあります。 NameNode：HDFSストレージを管理します。ハイアベイラビリティを確保するために、両方のアクティブノードが存在します。

HadoopのMapReduceで統計モデルを実行する - 統計モデルを並行して実行するためのダミー

は困難な作業です。並列プログラミングの従来のパラダイムでは、オペレーティングシステムによって作成されたスレッド（サブシステム）を使用して複数のプロセッサに1つの共有メモリを配布することで、メモリアクセスが規制されています。競合するスレッド間の競合状態などの要因 - 2つの場合または...

HadoopダミーでのOozieワークフローのスケジューリングと調整

一連のワークフローを作成したら、一連のOozieコーディネータジョブを使用して、実行時のスケジュールを設定します。実行には、特定の時間と特定の時間に関連するデータの可用性という2つのスケジューリングオプションがあります。 Oozieコーディネータージョブの時間ベーススケジューリングOozieコーディネータージョブをスケジュールすることができます...

ハイドープのPig Latinを使用したスクリプティング - ダミー

Hadoopは豊かで進化し続けるエコシステムで、アプリケーション。新しい機能のすべての要件に追いつくのではなく、UDFとも呼ばれるユーザー定義関数を介して拡張可能に設計されています。

HDFSにおけるスレーブノードおよびディスク障害

Hadoopクラスタのサイズ変更 - ダミー

データ処理システムのサイジングは、それが芸術であるほど科学です。 Hadoopでは、たとえば、リレーショナルデータベースと同じ情報を考慮します。最も重要なのは、データの量を把握し、予想される成長率を見積もり、保存方針を確立することです（どのくらいの時間がかかるか）。

Apache BigtopでHadoop環境を設定する - 仮想マシンとLinuxの操作に慣れている人は

Bigtopを推奨されているものとは異なるVMにインストールしてください。あなたが本当に大胆でハー​​ドウェアを持っているならば、完全分散モードのマシンにBigtopをインストールしてみてください！ステップ1：VMをダウンロードするHadoopは一般的なLinuxで動作します。