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Para que serve o Hadoop?

O Hadoop é uma estrutura de código aberto que serve para lidar com todos os componentes do armazenamento e do processamento de quantidades enormes de dados. Trata-se de uma biblioteca de software versátil e acessível.

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Posteriormente, 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.

Quais são as três características de Hadoop?

Tolerância a falhas e recuperação automática; Portabilidade entre hardware e sistemas iguais; Escalabilidade para armazenar grande volume de dados; Confiabilidade, através de diversas cópias de dados.

Onde usar o Hadoop?

A comparação tem sentido: o sistema de armazenamento Hadoop é usado por empresas como Facebook e Yahoo!, usuários intensos de informação. O Yahoo! não só foi uma das primeiras empresas a implementar a plataforma, como adotou uma rede de 50 mil nós da tecnologia. O Facebook tem mais de 10 mil nós.

E outra pergunta, quais são as desvantagens do hadoop?

O Hadoop pode executar com eficiência em um pequeno número de arquivos de tamanho grande. O Hadoop armazena o arquivo na forma de blocos de arquivo com tamanho de 128 MB (por padrão) a 256 MB. O Hadoop falha quando precisa acessar o arquivo de tamanho pequeno em uma grande quantidade.

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.

Quais são os dois principais componentes de um cluster Hadoop?

O framework do Hadoop é formado por dois componentes principais: armazenamento e processamento.

Além disso, 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.

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 Merriam Langeness