2025 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2025-01-22 17:29
Amazon EMR იყენებს Apache Hadoop-ს, როგორც მის განაწილებას მონაცემთა დამუშავების ძრავა . Hadoop არის ღია წყარო, Java პროგრამული უზრუნველყოფის ჩარჩო, რომელიც მხარს უჭერს მონაცემები - ინტენსიური განაწილებული აპლიკაციები, რომლებიც მუშაობენ დიდ კლასტერებზე დან სასაქონლო აპარატურა.
უფრო მეტიც, რა არის Amazon Elastic MapReduce?
Amazon Elastic MapReduce ( EMR ) არის ამაზონის ვებ სერვისები ( AWS ) ინსტრუმენტი დიდი მონაცემების დამუშავებისა და ანალიზისთვის. Amazon EMR ამუშავებს დიდ მონაცემებს ვირტუალური სერვერების Hadoop კლასტერში Amazon Elastic გამოთვლა ღრუბელი ( EC2 ) და ამაზონი მარტივი შენახვის სერვისი ( S3 ).
გარდა ამისა, სრულად იმართება Amazon EMR? Ეს არის სრულად მართავს მონაცემთა ტბის სერვისი, რომელსაც შეუძლია მონაცემთა შენახვის გამოთვლა გამოთვლითი რესურსებიდან და ამის ნაცვლად, გამოთვლის კლასტერებს გახდის მასშტაბურს, მისაწვდომს მოთხოვნისამებრ გამოსაყენებლად და მოიცავს მრავალ კლასტერს ერთსა და იმავე მონაცემთა ნაკრებებზე ერთდროულად წვდომის შესაძლებლობას.
შეიძლება ასევე იკითხოთ, როგორ მუშაობს AWS EMR?
ზოგადად, როდესაც თქვენ ამუშავებთ მონაცემებს Amazon EMR , შეყვანა არის ფაილების სახით შენახული მონაცემები თქვენს მიერ არჩეულ ძირითად ფაილურ სისტემაში, მაგ ამაზონი S3 ან HDFS. ეს მონაცემები გადადის ერთი საფეხურიდან მეორეზე დამუშავების თანმიმდევრობით. საბოლოო ნაბიჯი წერს გამომავალ მონაცემებს მითითებულ ადგილას, როგორიცაა ამაზონი S3 bucket.
რა განსხვავებაა ec2-სა და EMR-ს შორის?
განსხვავებით EMR , EC2 არ ანაწილებს სლავურ კვანძებს ძირითად და ამოცანების კვანძებად. ეს ზრდის HDFS მონაცემების დაკარგვის რისკს კვანძის წაშლის/დაკარგვის შემთხვევაში. EC2 იყენებს Apache ბიბლიოთეკებს (s3a) s3-ზე მონაცემებზე წვდომისთვის. Მეორეს მხრივ, EMR იყენებს AWS საკუთრების კოდს s3-ზე უფრო სწრაფი წვდომისთვის.
გირჩევთ:
რატომ ანიჭებთ უპირატესობას მონაცემთა ბაზის მიდგომას ფაილების დამუშავების ტრადიციულ სისტემაზე?
DBMS-ის უპირატესობა ფაილურ სისტემასთან შედარებით რამდენიმე მათგანია შემდეგი: ზედმეტი მონაცემები არ არის: ჭარბი რაოდენობა ამოღებულია მონაცემთა ნორმალიზებით. მონაცემთა დუბლირება არ ზოგავს მეხსიერებას და აუმჯობესებს წვდომის დროს. მარტივი წვდომა მონაცემებზე – მონაცემთა ბაზის სისტემები მართავს მონაცემებს ისე, რომ მონაცემები ადვილად ხელმისაწვდომი იყოს სწრაფი რეაგირების დროით
რა არის მონაცემთა ხელით დამუშავების სისტემა?
მონაცემთა ხელით დამუშავება ეხება მონაცემთა დამუშავებას, რომელიც მოითხოვს ადამიანების მართვას და დამუშავებას მონაცემთა მთელი მისი არსებობის მანძილზე. მონაცემთა ხელით დამუშავება იყენებს არატექნოლოგიურ ინსტრუმენტებს, რომლებიც მოიცავს ქაღალდს, საწერ ჭურჭელს და ფიზიკურ საქაღალდეებს
რა არის მონაცემთა მაინინგი და რა არ არის მონაცემთა მოპოვება?
მონაცემთა მოპოვება ხდება ყოველგვარი წინასწარი ჰიპოთეზის გარეშე, შესაბამისად, მონაცემებიდან მიღებული ინფორმაცია არ არის პასუხის გაცემა ორგანიზაციის კონკრეტულ კითხვებზე. არა მონაცემთა მოპოვება: მონაცემთა მოპოვების მიზანია შაბლონების და ცოდნის მოპოვება დიდი რაოდენობით მონაცემებიდან და არა თავად მონაცემების მოპოვება (მაინინგი)
რა არის ელექტრონული მონაცემთა დამუშავების სახეები?
სამეცნიერო და კომერციული დამუშავების ძირითად სფეროებში, მონაცემთა დამუშავების საფეხურების გამოყენების სხვადასხვა მეთოდი გამოიყენება. მონაცემთა დამუშავების სამი ძირითადი ტიპი, რომელზეც ჩვენ განვიხილავთ არის ავტომატური/მექანიკური, ჯგუფური და რეალურ დროში მონაცემთა დამუშავება
რა არის ერთი ძირითადი განსხვავება Amazon EBS-ის მხარდაჭერილ და ინსტანციური მაღაზიის უკან ინსტანციას შორის?
რა არის ერთი ძირითადი განსხვავება Amazon EBS-ის მხარდაჭერილ და სამაგალითო მაღაზიის მხარდაჭერილ მაგალითს შორის? Amazon EBS-ის მხარდაჭერილი ინსტანციების შეჩერება და გადატვირთვა შესაძლებელია. ეგზემპლარის მაღაზიის მხარდაჭერილი ეგზემპლარები შეიძლება შეჩერდეს და გადატვირთოთ. ავტომატური მასშტაბირება მოითხოვს Amazon EBS-ის მხარდაჭერილი ინსტანციების გამოყენებას