ვიდეო: რა არის მონაცემთა ნაკადი Hadoop-ში?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
Hadoop Streaming . Hadoop ნაკადი არის უტილიტა, რომელიც მოყვება ჰადოპ განაწილება. პროგრამა საშუალებას გაძლევთ შექმნათ და გაუშვათ Map/Reduce სამუშაოები ნებისმიერი შესრულებადი ან სკრიპტით, როგორც mapper და/ან რედუქტორი.
ასევე იცოდეთ, რა არის ნაკადი Hadoop-ში?
Hadoop Streaming არის ზოგადი API, რომელიც საშუალებას გაძლევთ დაწეროთ Mappers და Reduces ნებისმიერ ენაზე. მაგრამ ძირითადი კონცეფცია იგივე რჩება. Mappers და Reducers იღებენ თავიანთ შეყვანას და გამომავალს stdin-ზე და stdout-ზე, როგორც (გასაღები, მნიშვნელობა) წყვილები. აპაჩი ჰადოპ იყენებს ნაკადები UNIX სტანდარტის მიხედვით თქვენს აპლიკაციასა და ჰადოპ სისტემა.
რა არის სურათების და ნაკადის მონაცემები? ა პარტია არის კოლექცია მონაცემები წერტილები, რომლებიც დაჯგუფებულია გარკვეული დროის ინტერვალში. კიდევ ერთი ტერმინი, რომელიც ხშირად გამოიყენება ამისათვის არის ფანჯარა მონაცემები . სტრიმინგი დამუშავება ეხება უწყვეტი მონაცემები და არის გასაღები გარდამტეხი დიდი მონაცემები სწრაფად შევიდა მონაცემები.
ანალოგიურად, რა იგულისხმება მონაცემთა ნაკადში?
მონაცემების სტრიმინგი არის მონაცემები რომელიც მუდმივად წარმოიქმნება სხვადასხვა წყაროების მიერ. ასეთი მონაცემები უნდა დამუშავდეს თანდათანობით გამოყენებით ნაკადი დამუშავების ტექნიკა ყველა მათგანზე წვდომის გარეშე მონაცემები . ის ჩვეულებრივ გამოიყენება დიდის კონტექსტში მონაცემები რომელშიც იგი წარმოიქმნება მრავალი სხვადასხვა წყაროს მიერ მაღალი სიჩქარით.
სად არის Hadoop stream jar?
The Hadoop ნაკადის ქილა ჯერ კიდევ ხელმისაწვდომია EMR-ის უახლეს გამოშვებაში ჰადოპ . დაწყებული EMR გამოშვებით 4.0. 0 ის შეგიძლიათ იხილოთ მისამართზე /usr/lib/ ჰადოპ - რუკის შემცირება / ჰადოპ - ნაკადი.
გირჩევთ:
რა არის იმპლიციტური საგრანტო ნაკადი?
Implicit Grant არის OAuth 2.0 ნაკადი, რომელსაც კლიენტის მხარის აპები იყენებენ API-ზე წვდომის მიზნით. ამ დოკუმენტში ჩვენ ვიმუშავებთ ამ მოქმედების განსახორციელებლად საჭირო ნაბიჯებზე: მიიღეთ მომხმარებლის ავტორიზაცია, მიიღეთ ტოკენი და შედით API-ზე ტოკენის გამოყენებით
რისთვის გამოიყენება მონაცემთა ნაკადი?
Google Cloud Dataflow არის ღრუბელზე დაფუძნებული მონაცემთა დამუშავების სერვისი, როგორც სერიული, ასევე რეალურ დროში მონაცემთა ნაკადის აპლიკაციებისთვის. ეს საშუალებას აძლევს დეველოპერებს დააყენონ გადამამუშავებელი მილსადენები დიდი მონაცემთა ნაკრების ინტეგრაციისთვის, მომზადებისა და ანალიზისთვის, როგორიცაა ის, რაც გვხვდება ვებ ანალიტიკაში ან დიდი მონაცემთა ანალიტიკის აპლიკაციებში
როგორ შევქმნა Kinesis მონაცემთა ნაკადი?
კონსოლის გამოყენებით მონაცემთა ნაკადის შესაქმნელად ნავიგაციის ზოლში გააფართოვეთ რეგიონის ამომრჩეველი და აირჩიეთ რეგიონი. აირჩიეთ მონაცემთა ნაკადის შექმნა. Create Kinesis ნაკადის გვერდზე, შეიყვანეთ თქვენი ნაკადის სახელი და საჭირო ფრაგმენტების რაოდენობა და შემდეგ დააწკაპუნეთ Kinesis ნაკადის შექმნაზე. აირჩიეთ თქვენი ნაკადის სახელი
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)
როგორ შევქმნა მონაცემთა ნაკადი Salesforce-ში?
საჭირო გამოცემები და მომხმარებლის ნებართვები მთავარ გვერდზე ან აპის გვერდზე დააწკაპუნეთ Create | მონაცემთა ნაკრები. დააწკაპუნეთ Salesforce Data. შეიყვანეთ მონაცემთა ნაკრების სახელი. აირჩიეთ მონაცემთა ნაკადი მონაცემთა ნაკრების გარდაქმნების დასამატებლად. დააწკაპუნეთ შემდეგი. აირჩიეთ root ობიექტი. გადაიტანეთ ძირი ობიექტზე და შემდეგ დააწკაპუნეთ