Версия сайта для слабовидящих
Продолжая опровергать мифы о Hadoop, сегодня мы расскажем о том, как и где создать облачный кластер для Big Data и почему это выгодно. Концепция облачных вычислений стала популярна с 2006 года благодаря компании Amazon и постепенно распространилась на использование внешних платформ и инфраструктуры как сервисов (Platform as a Service, PaaS,...
Как реплицировать, считать и удалить файлы в HDFS: подробности файловых операций
Мы уже рассказывали, как большие данные (Big Data) сохраняются на диск. Сегодня поговорим о других файловых операциях в HDFS: репликации, чтении и удалении данных. За все файловые операции в Hadoop Distributed File System отвечает центральная точка кластера – сервер имен NameNode. Сами операции с конкретными файлами выполняются на локальном узле...
Как сохранить большие данные: операция записи файлов Big Data в HDFS
HDFS предназначена для больших данных (Big Data), поэтому размер файлов, которые хранится в ней, существенно выше чем в локальных файловых системах – более 10 GB [1]. Продолжая тему файловых операций и взаимодействия компонентов Hadoop Distributed File System, в этой статье мы расскажем, как осуществляется запись таких больших файлов с учетом блочного...
Как общаются друг с другом компоненты HDFS и почему это так важно для Big Data проектов
Благодаря архитектурным особенностям распределенной файловой системы Hadoop, допустимые файловые операции в ней отличаются от возможных действий с файлами на локальных системах. В этой статье мы рассмотрим файловые операции в HDFS и взаимодействие ее компонентов: узлов данных и сервера имен с клиентами - пользователями или приложениями. Файловые операции HDFS В отличие...
Сложно, дорого, универсально: 3 мифа о Hadoop и их опровержения
Сегодня мы поговорим о заблуждениях насчет базового инфраструктурного понятия хранения и обработки больших данных – экосистеме Hadoop и развеем 3 самых популярных мифа об этой технологии. А также рассмотрим применение Cloudera, Hortonworks, Arenadata, MapR и HDInsight для проектов Big Data и машинного обучения (Machine Learning). Миф №1: Hadoop – это...