Big Data

Comment devenir administrateur Hadoop?

Il existe un besoin urgent d'administrateurs Hadoop car les organisations utilisent rapidement Hadoop et tout cluster de plus de 20 à 30 nœuds nécessite un administrateur à plein temps.

Responsabilités de l'administrateur Hadoop

Ce blog sur les responsabilités de l'administrateur Hadoop traite de la portée de l'administration Hadoop. Les emplois d'administrateur Hadoop sont très demandés, alors apprenez Hadoop maintenant!

Étapes pour créer UDF dans Apache Pig

Apache Pig a plusieurs fonctions prédéfinies. Le message contient des étapes claires pour créer UDF dans Apache Pig. Ici, les codes sont écrits en Java et nécessitent Pig Library

Introduction à Apache Hive

Apache Hive est un package d'entreposage de données construit sur Hadoop et utilisé pour l'analyse des données. Hive s'adresse aux utilisateurs à l'aise avec SQL.

NameNode Haute disponibilité avec Quorum Journal Manager

NameNode High Availability est l'une des fonctionnalités les plus importantes de Hadoop 2.0 NameNode High Availability avec Quorum Journal Manager est utilisé pour partager les journaux d'édition entre les NameNodes actifs et en veille.

Modèles de données Hive

Les modèles de données Hive contiennent les composants suivants tels que des bases de données, des tables, des partitions et des compartiments ou des clusters.Hive prend en charge les types primitifs tels que les entiers, les flottants, les doubles et les chaînes.

4 raisons pratiques d'apprendre Hadoop 2.0

Ces 4 raisons de passer à Hadoop 2.0 parlent du marché du travail Hadoop et comment il peut vous aider à accélérer votre carrière en vous ouvrant à d'énormes opportunités d'emploi.

Exemples de ruche et de fil sur Spark

Dans ce blog, nous allons exécuter des exemples Hive et Yarn sur Spark. Tout d'abord, créez Hive et Yarn sur Spark, puis vous pouvez exécuter des exemples Hive et Yarn sur Spark.

Une plongée profonde dans le porc

Cet article de blog est une plongée en profondeur dans Pig et ses fonctions. Vous trouverez une démonstration de la façon dont vous pouvez travailler sur Hadoop en utilisant Pig sans dépendance à Java.

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