جدول المحتويات:
البيانات الكبيرة ، الاسم الجذاب للكميات الضخمة من البيانات المهيكلة أو غير المهيكلة أو شبه المهيكلة ، من الصعب جدًا التقاطها وتخزينها وإدارتها ومشاركتها وتحليلها وتصورها ، على الأقل باستخدام تطبيقات قواعد البيانات والبرامج التقليدية. لهذا السبب تمتلك تقنيات البيانات الضخمة القدرة على إدارة ومعالجة كميات هائلة من البيانات بفعالية وكفاءة. ويوفر Apache Hadoop إطار العمل والتقنيات المرتبطة به لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة عبر مجموعات أجهزة الكمبيوتر بطريقة موزعة. لذا ، من أجل فهم البيانات الكبيرة حقًا ، يجب أن تفهم قليلاً عن Hadoop. سنلقي هنا نظرة على أهم العبارات التي ستسمعها فيما يتعلق بـ Hadoop - وماذا تعني.
| الويبينار: Big Iron ، تعرف على البيانات الكبيرة: تحرير بيانات Mainframe باستخدام Hadoop & Spark سجل هنا |
لكن أولاً ، إلقاء نظرة على كيفية عمل Hadoop
قبل الذهاب إلى نظام Hadoop البيئي ، تحتاج إلى فهم شيئين أساسيين بوضوح. الأول هو كيف يتم تخزين ملف في Hadoop. والثاني هو كيف تتم معالجة البيانات المخزنة. تعمل جميع التقنيات المرتبطة بـ Hadoop بشكل أساسي على هذين المجالين وتجعله أكثر سهولة في الاستخدام. (احصل على أساسيات كيفية عمل Hadoop في كيفية مساعدة Hadoop في حل مشكلة البيانات الكبيرة.)
الآن ، إلى الشروط.
