Версия сайта для слабовидящих
Проанализировав предложения крупных PaaS/IaaS-провайдеров по развертыванию облачного кластера, сегодня мы сравним 4 наиболее популярных дистрибутива Hadoop от компаний Cloudera, HortonWorks, MapR и ArenaData, которые используются при развертывании локальной инфраструктуры для проектов Big Data. Как мы уже отмечали, эти дистрибутивы распространяются бесплатно, но поддерживаются на коммерческой основе. Некоторые отличия популярных дистрибутивов...
Облачный слон для больших данных: обзор 6 популярных Hadoop-решений
Мы уже рассказывали про общие достоинства и недостатки облачных Hadoop-кластеров для проектов Big Data и сравнивали локальные дистрибутивы. В продолжение этой темы, в сегодняшней статье мы подготовили для вас сравнительный обзор наиболее популярных PaaS/IaaS-решений от самых крупных иностранных (Amazon, Microsoft, Google, IBM) и отечественных (Яндекс и Mail.ru) провайдеров [1]. Сравнение...
Большие слоны в облаках: плюсы и минусы облачных Hadoop-решений
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...