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Em qual empresa foi desenvolvido inicialmente o Apache Hive?

Embora tenha sido inicialmente desenvolvido pelo Facebook, atualmente é também usado e desenvolvido por outras organizações, como a Netflix e a Amazon.

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Quais as principais vantagens e características do Hadoop para processamento de dados Big Data?

A plataforma Hadoop permite tanto escala de armazenamento, quanto processamento sejam distribuídos em uma infraestrutura não especializada. Não requer portanto, a aquisição de hardware ou armazenamentos específicos, discos sólidos de alto desempenho ou servidores com configurações de CPU e memória high-end.

Além disso, quais são as desvantagens do hadoop?

Processamento de alto nível

A operação de leitura / gravação no Hadoop é imoderada, pois estamos lidando com dados de grande tamanho que estão em TB ou PB. No Hadoop, os dados são lidos ou gravados no disco, o que dificulta a execução de cálculos na memória e leva a sobrecarga de processamento ou processamento elevado.

Como funciona o data Lake?

O data lake é um tipo de repositório que armazena conjuntos grandes e variados de dados brutos em formato nativo. Com os data lakes, você tem uma visão não refinada dos dados. Essa estratégia de gerenciamento é cada vez mais usada por empresas que querem um grande repositório holístico para armazenar dados.

Também, qual é a ferramenta de coleta do framework hadoop?

Hadoop YARN - é constituído por uma estrutura de agendamento de tarefas e gestão de recursos de cluster; sistema de arquivos distribuídos ─ é responsável por fornecer acesso rápido aos dados da aplicação Hadoop; Hadoop MapReduce - é o sistema desenvolvido para o processamento paralelo de grandes volumes de dados.

Também se pode perguntar qual a diferença entre entre mapreduce é hadoop?

A principal diferença entre o Hadoop MapReduce e o Spark

De fato, a principal diferença entre eles está na abordagem do processamento: o Spark pode fazer isso na memória, enquanto o Hadoop MapReduce precisa ler e gravar em um disco. Como resultado, a velocidade de processamento difere significativamente.

Então, quem utiliza o hadoop?

A NASA, o Twitter e o Netflix são grandes empresas que utilizam dessa plataforma. Existem dois componentes principais no Hadoop: Hadoop Distributed File System (HDFS), que é o armazenamento de arquivo, e o já falado aqui MapReduce.

Qual é a arquitetura mais indicada para o processamento de dados em grande escala?

Arquitetura do Hadoop. Hadoop MapReduce é um modelo de programação paralela, muito utilizado para processamento de dados em larga escala.

Quando usar o Spark?

Quais são os casos de uso do Spark?

Integração de dados e ETL.
Análise Interativa ou Business Intelligence (BI)
Computação de alto desempenho (batch)
Aprendizado de máquina e análise avançada.
Processamento de fluxo de dados em tempo real.

Em qual das fases o objetivo de um projeto de implementação de big data analytics deve ser definido?

Definição dos Requisitos Técnicos. A fase de requisitos técnicos envolve uma análise mais detalhada dos dados disponíveis para o seu projeto de Big Data. Esta etapa permitirá que você determine a qualidade de seus dados e descreva os resultados dessas etapas na documentação do projeto.

De Zins Shatt