個人財務

スレーブノード

、スレーブノードはHadoopデータが格納される場所であり、データ処理が行われる。スレーブノードは、次のサービスを使用してデータを格納および処理できます。NodeManager：個々のスレーブノードのリソースを調整し、リソースマネージャに報告し直します。 ApplicationMaster：実行中のすべてのタスクの進行状況を追跡します。

スレーブノード

SqlのHadoop-dummyに対する重要性

SQLは弾力性があると証明された魅力的な理由があります。 IT業界は、1970年代初めにIBMによって最初に開発されて以来、40年のSQL経験を持っています。 1980年代にリレーショナルデータベースが採用されて以来、SQLはほとんどのIT部門の標準的なスキルになっています。

Sqoop 2. 0プレビュー - ダミー

は、Sqoop 1を取り巻く全ての成功を収めています.xはApacheインキュベータからの卒業時に、Sqoopには勢いがある！あなたが期待しているように、Sqoop 2.0は、途中でエキサイティングな新機能を搭載した作品になっています。 Sqoop 1. 99.3がダウンロード可能で、ドキュメントが付いていることがわかります。 1. 99. xのリリースはどれくらいの数になるのだろうか？

Sqoopコネクタとドライバ - ダミー

Sqoopコネクタは一般的にJDBCドライバと連携します。 Sqoopは、RDBMSまたはDWベンダーによって通常は独占的でライセンスされているため、JDBCドライバをバンドルしません。したがって、Sqoopのシナリオには、データ管理システム（RDBMS、DW、またはNoSQL）のタイプに応じて3つのシナリオが考えられます。

更新と更新の挿入アプローチを使用したSqoopのエクスポート - 挿入モードのDummy

、Sqoopによってエクスポートされたレコードターゲット表の最後に追加されます。 Sqoopには、-update-key コマンドライン引数を指定することで使用できる更新モードもあります。これにより、SqoopはSQL UPDATE文を生成し、RDBMSまたはデータウェアハウス上で実行します。あなたが...

JDBCドライバを使用したハイブクライアント - ダミー

SQuirreL SQLはオープンソースのツールであり、ハイブクライアント。このユニバーサルSQLクライアントは、SourceForgeのWebサイトからダウンロードできます。これはHiveへのユーザー・インターフェースを提供し、Apache Hiveを使用して大きな表を照会し、データを分析するタスクを簡素化します。この図は、Hiveアーキテクチャがどのように動作するかを示しています。

Hadoop - Dummiesによる社会的感情分析

Apache Hadoopエコシステム - ダミー

HadoopはMapReduceとHDFS（Hadoop Distributed File System）以上のものです。分散コンピューティングと大規模なデータ処理のための関連プロジェクト（エコシステム、実際）これらのプロジェクトのほとんど（ただしすべてではありません）は、Apache Software Foundationによってホストされています。表には、これらのプロジェクトの一部がリストされています。関連するHadoopプロジェクトプロジェクト名説明...

Hadoop dfsadminコマンドオプション - ダミー

Dfsadminツールは、情報を根絶するために設計された特定のツールセットですHadoop分散ファイルシステム（HDFS）について追加ボーナスとして、それらを使用してHDFSでの管理操作を実行することもできます。オプション機能-report基本的なファイルシステムの情報と統計を報告します。 -safemode enter | ...

テスト実行のためにHBaseを使用する - ダミー

ここでは、スタンドアロンモードでHBaseをダウンロードし、 。 HBaseをインストールしてこの技術を使い始めるのは驚くほど簡単です。 HBaseは通常、コモディティサーバのクラスタにデプロイされますが、学習やデモのためにHBaseをスタンドアロン構成で簡単にデプロイすることもできます。

Hadoopのハイブリッドデータプリプロセスオプション - ダミー

は、より大量のコールドデータを格納することに加えて、伝統的なデータウェアハウスでは、変換リソース（ELT）の作業負荷が増加していることが圧迫されています。データ変換を処理するための前処理エンジンとしてHadoopを使用するというアイデアは、貴重な処理サイクルが解放されることを意味し、...

Apache Hiveのアーキテクチャー - ダミー

Apache Hiveの要素を調べると、 HiveはHadoop分散ファイルシステム（HDFS）とMapReduceシステムの上に座っています。 MapReduceの場合、図はHadoop 1とHadoop 2の両方のコンポーネントを示しています。 HadoopのクエリはMapReduceコードに変換されます。

Hadoopベースのランディングゾーン - ダミー

解析環境がどのように見えるかをパズルしようとするとき将来、Hadoopベースのランディングゾーンの時間とパターンのパターンにまたがって遭遇します。実際には、着陸ゾーンが将来の企業がITを節約しようとしている方法になっているため、今後の方向での議論でもありません。

Hadoopでのサンプリングの限界 - ダミー

Hadoopダミーを成功裏に採用するための鍵

副社長のリーダーは、ビジネスの痛みを解決するのに役立ちます。誰もが心に抱く問題（本当の、または知覚される）。企業はIT投資からの価値を見たいと思っていますが、Hadoopではさまざまなことが起こる可能性があります...

Hive CLIクライアント - ダミー

最初のHiveクライアントはHiveコマンドラインインターフェイス（CLI）です。 Hive CLIクライアントの細かい点をマスターするには、多少混雑しているHiveアーキテクチャを見直すことが役立ちます。 2番目の図では、CLIを実行する際に必要なコンポーネントのみに焦点を当てるように、アーキテクチャが合理化されています。これらはコンポーネントです...

MapReduceはハドープの歴史の大部分において、HadoopダミーのMapReduceの重要性

それはデータ処理に関するものです。 MapReduceの可用性は、Hadoopの成功の理由であり、同時に、さらなる採用を制限する大きな要因となっています。 MapReduceは熟練したプログラマーが心配することなく分散アプリケーションを書くことを可能にします...

HBaseの属性

Hadoop - Dummiesの起源と設計

ちょうどこの名前はHadoopという面白い名前であるのですか？ Hadoopは、コモディティハードウェアの大規模なクラスタ（手頃な価格で簡単に利用可能な日常的なコンピュータハードウェア）にデータを格納し、そのデータに対してアプリケーションを実行するためのフレームワークです。クラスタは、相互接続されたコンピュータのグループです（...

Hadoopの豚アーキテクチャ - ダミー

「シンプル」は、あなたがHadoopを実装した後にお金が流れ始めるときにあなたが計画した新しいシリコンバレーの邸宅です。ソフトウェアアーキテクチャにも同じ原則が適用されます。

HadoopのMapReduceアプリケーションフロー - ダミー

はコアでMapReduceは、 Hadoopクラスタのスレーブノードに分散して格納されます。ここでの重要な概念は、分裂と征服です。具体的には、大規模なデータセットを多数の小さな断片に分割し、同じアルゴリズムで並列処理する必要があります。 ...

HadoopでのPig Latinアプリケーションフロー - ダミー

は、Pig Latinはデータフロー言語です。アプリケーションに流れるデータに適用されるデータストリームと一連の変換を定義します。これは、一連の命令を記述する制御フロー言語（CやJavaなど）とは対照的です。コントロールフローで...

Sqoopデザインの原則 - ダミー

Sqoopについて言えば、あなたはSqoopアーキテクチャの鳥瞰図を提供する図を見てください。 Sqoopの背後にあるアイデアは、マップタスク（リレーショナルデータベーステーブルのパラレルなインポートとエクスポートを実行するタスク）を内部から利用するということです。

HadoopのMapReduceアプリケーションフローのフェーズを減らす - ダミー

Reduceフェーズでキーとその個々のリストを処理するクライアントアプリケーションに通常返されるものは、キーと値のペアのセットです。これまでのところ、大きなデータセットは入力分割と呼ばれる小さな断片に分割され、マッパータスクの個々のインスタンスがそれぞれ処理されています。

HadoopのMapReduceアプリケーションフローのマップフェーズ - ダミー

MapReduceアプリケーションは入力スプリットのデータを各レコードはMapReduceによってキーと値のペアであると理解されます。入力スプリットが計算された後、マッパータスクはそれらの処理を開始できます。つまり、リソースマネージャのスケジューリング機能が処理リソースを割り当てた直後です。 ...

HARPOPのYARNアーキテクチャ - ダミー

YARNは、この特定のパーティにちょうど到着する人のために、Yet Another Resource Negotiatorは、他のデータ処理フレームワークをHadoop上で実行できるツールです。 YARNの栄光は、Hadoopに数々の長年にわたる挑戦への洗練されたソリューションを提供することです。 YARNは、より効率的な...

SQLアクセスが実際に意味すること - ダミー

多くの企業がオープンソースプロジェクトや独自のソリューションを開発するために多額の投資を行っています。 HadoopデータへのSQLアクセス。 SQLアクセスという言葉が聞こえたら、いくつかの基本的な前提に頼っていることを知っておくべきです。言語標準：もちろん、最も重要な標準は言語そのものを伴います。

YARNのApplication Master - ダミー

他のYARN（Yet Another Resource Negotiator）コンポーネントとは異なり、Hadoop 1のコンポーネントはありませんアプリケーションマスターに直接マップします。本質的に、これはJobTrackerがあらゆるアプリケーションに対して行った作業ですが、実装は根本的に異なります。 Hadoopクラスタ上で動作する各アプリケーションは、独自の専用アプリケーションマスターインスタンスを持ち、実際に実行されます。

HBaseはいつあなたのためにセンスになりますか？ - ダミー

だから、いつHBaseの使用を検討すべきですか？この質問への答えは誰にとっても必ずしも単純ではありませんが、まずは大きなデータ要件と十分なハードウェアリソースが必要です。大きなデータ要件：テラバイトからペタバイト - そうでなければ、ラック内に多数のアイドル状態のサーバーが存在します。十分なハードウェアリソース：5つのサーバー...

YARNのHadoopのノードマネージャー - ダミー

YARNのリソースマネージャー - ダミー

YARN（Yet Another Resource Negotiator）のコアコンポーネントはリソースマネージャーで、 Hadoopクラスタのデータ処理リソース。簡単に言えば、リソースマネージャは、要求するアプリケーションにリソースを割り当てる専用スケジューラです。その唯一のタスクは、クラスタ内のすべてのリソースのグローバルなビューを維持し、処理することです。...

ビッグデータからの洞察の伝達方法 - ダミー

大きなデータは洞察を得るのに役立ちます。適切な情報が適切な人に適切なタイミングで提供されると、企業は競争優位を得ることができます。これは、データから洞察と情報を抽出し、理解しやすい方法で意思決定者に伝えることを意味します。結局のところ、人々は行動する可能性は低いです...

RDBMSモデルからHBase-Dummiesに移行する

HBaseが適していると思われる場合は、HBaseのデータモデルとアーキテクチャーに合わせて行キーとスキーマを設計するのが適切な方法です。しかし、RDBMSのためにもともと設計されたデータベースをHBaseに移行するのが理にかなっていることがあります。 A ...

ウィンドウ - ダミー

SQL：2003標準で導入されたウィンドウ処理の概念は、SQLプログラマがフレームを、集約関数および他のウィンドウ関数が動作することができるデータから分離する。 HiveQLは現在、SQL標準に従ってウィンドウ処理をサポートしています。例は、窓関数と集約関数を説明するときに非常に役立ちます。飛行時に飛行時間が発生します。

NoSQLによる高速キー・アクセス

よく管理された安全なビッグデータ環境を開発する方法 - ダミー

セキュリティに対する十分に統治されたアプローチは、多くのセキュリティリスクを緩和するのに成功することができます。安全なビッグデータ環境を開発する必要があります。あなたができることの1つはあなたの現在の状態を評価することです。大きなデータ環境では、セキュリティは現在の状態を評価することから始まります。

データセットの変数順序を制御する方法 - ダミー

データセット内の変数（列）の順序通常はソースファイルまたはそれらをインポートするために使用されたデータベースクエリにどのように配置されたかの問題です。その手配はあなたにとって便利ではないかもしれません。多くの変数がある場合は、必要なものを見つけるのが難しいかもしれません...

KNIMEからデータを取得する方法 - ダミー

データを使った最初のハンズオンステップは、あなたがそれが必要な場所にあります。テキスト形式は一般的で、頻繁に遭遇する可能性があります。最も一般的なのはカンマ区切りの（.Csv）テキストです。 KNIME。 comはデータに焦点を当てた小規模のソフトウェアとサービス会社です。

オレンジダミーからデータを取得する方法

大学情報システム学部バイオインフォマティクス研究所スロベニアのリュブリャナは、オープンソースコミュニティーと協力してオレンジを開発しています。オレンジ色でサンプルデータを開くには、次の手順に従います。