차례:
대량의 정형, 비정형 또는 반 정형 데이터의 이름 인 빅 데이터는 최소한 기존의 데이터베이스 및 소프트웨어 응용 프로그램을 사용하여 캡처, 저장, 관리, 공유, 분석 및 시각화하기가 어렵다는 악명이 높습니다. 그렇기 때문에 빅 데이터 기술이 방대한 양의 데이터를 효과적이고 효율적으로 관리하고 처리 할 수있는 가능성이 있습니다. 그리고 분산 방식으로 컴퓨터 클러스터 전체에서 대용량 데이터 세트를 처리 할 수있는 프레임 워크 및 관련 기술을 제공하는 Apache Hadoop입니다. 따라서 빅 데이터를 실제로 이해하려면 Hadoop에 대해 약간 이해해야합니다. 여기에서는 하둡과 관련하여 가장 많이 듣는 용어와 그 의미를 살펴 보겠습니다.
| 웨비나 : Big Iron, Big Data 만나기 : Hadoop & Spark로 메인 프레임 데이터 해방 여기에 등록하십시오 |
그러나 먼저 하둡의 작동 방식을 살펴보십시오
하둡 에코 시스템으로 들어가기 전에 두 가지 기본 사항을 명확하게 이해해야합니다. 첫 번째는 파일이 하둡에 저장되는 방법입니다. 두 번째는 저장된 데이터가 처리되는 방법입니다. 모든 하둡 관련 기술은 주로이 두 영역에서 작동하며보다 사용자 친화적입니다. 하둡이 빅 데이터 문제를 해결하는 방법에서 하둡의 작동 방식에 대한 기본 사항을 알아보십시오.
이제 조건에 따라.
