Axborot texnologiyalari

Apache Hadoop haqida
Hadoop Hadoop tarqatilgan fayl tizimini amalga oshirishni o'z ichiga oladi (HDFS), bu avtomatik ravishda ma'lumotlarni ortiqcha qilishni ta'minlaydi va MapReduce dasturlari uchun optimallashtirilgan.
Asosiy vazifa shundaki, ishlarni samarali rejalashtirish uchun har bir fayl tizimi o'z joylashishini, ishchi tuguni joylashgan raf nomini (aniqrog'i, tugmachani) bilishi va ta'minlashi kerak.
Hadoop dasturlari ushbu ma'lumotlardan ma'lumotlar joylashgan tugun ustida ishlash uchun foydalanishi mumkin va agar u ishlamasa, xuddi shu tokchada / kalitda ishlaydi va shu bilan tarmoq trafigini kamaytiradi.
Ma'lumotlarga kirishni soddalashtirish uchun Hadoop omborida, HBase ma'lumotlar bazasi va SQL-ga o'xshash cho'chqa tili ishlab chiqilgan, bu MapReduce uchun SQL turi bo'lib, uning so'rovlari har xil Hadoop platformalari bilan parallellashtirilishi va qayta ishlanishi mumkin.
XULOSA
Men xulosa o’rnida shuni aytishim mumkunki Definition Hive - bu Apache Hadoop ustiga qurilgan ulkan ma'lumotlar to'plamlarini so'rash va tahlil qilish uchun ma'lumotlar ilovasi interfeysi. U boshqa dasturlar, vositalar va dasturlardan professionallar tomonidan afzal ko'riladi, chunki u birinchi navbatda Hive-ning boy ma'lumotlari uchun mo'ljallangan va ulardan foydalanish oson.
Umid qilamanki, ushbu qo'llanma bizga Apache Hive-ni ishga tushirishga va ish jarayonlaringizni yanada samaraliroq qilishga yordam beradi.
Apache Hive HiveQL (SQL-ga o'xshash) tilida yozilgan kiritish dasturini bir yoki bir nechta Java MapReduce, Tez yoki Spark vazifalariga aylantiradi. (Ushbu ijro mexanizmlarining barchasi Hadoop YARN bilan mos keladi.) Shundan so'ng, Apache Hive ma'lumotlarni Hadoop Distributed File System HDFS uchun jadvallarga joylashtiradi) va javob olish uchun klasterdagi vazifalarni bajaradi.

Foydalanilgan Adabiyotlar.

1. 
   "Hadoop nashrlari". apache.org. Apache dasturiy ta'minot fondi. Olingan 28 aprel 2019.
   
2. 
   "Apache Hadoop". Olingan 7 sentyabr 2019.
   
3. 
   Hakam, Piter (2012 yil 22 oktyabr). "Dagni kesish: katta ma'lumotlar ko'pik emas". silikon.co.uk. Olingan 11 mart 2018.
   
4. 
   Vudi, Aleks (2014 yil 12-may). "Nega Hadoop IBM Power-da". datanami.com. Datanami. Olingan 11 mart 2018.
   
5. 
   Xemsot, Nikol (2014 yil 15-oktabr). "Cray Hadoop-ni HPC havo maydoniga uchirdi". hpcwire.com. Olingan 11 mart 2018.
   
6. 
   "Apache Hadoop-ga xush kelibsiz!". hadoop.apache.org. Olingan 25 avgust 2016.
   
7. 
   "Hadoop tarqatilgan fayl tizimi (HDFS) nima?". ibm.com. IBM. Olingan 30 oktyabr 2014.
   
8. 
   Malak, Maykl (2014 yil 19 sentyabr). "Ma'lumotlarning joylashuvi: HPC va Hadoop va Spark". datascienceassn.org. Ma'lumotlar bo'yicha assotsiatsiya. Olingan 30 oktyabr 2014.
   
9. 
   Vang, Yandun; Oltin tosh, Robin; Yu, Veykuan; Vang, Teng (2014 yil oktyabr). "HPC tizimlarida xotira-rezident MapReduce-ni tavsiflash va optimallashtirish". 2014 IEEE 28-chi xalqaro parallel va taqsimlangan ishlov berish simpoziumi. IEEE. 799-808 betlar. doi:10.1109 IPDPS.2014.87. ISBN 978-1-4799-3800-1.
   
10. 
    "Resurs (Apache Hadoop Main 2.5.1 API)". apache.org. Apache dasturiy ta'minot fondi. 12 sentyabr 2014. Arxivlangan asl nusxasi 2014 yil 6 oktyabrda. Olingan 30 sentyabr 2014.