Learn Hadoop

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apache hadoop ( /həˈduːp/) es un marco de software de código abierto que se utiliza para el almacenamiento distribuido y el procesamiento de conjuntos de datos de big data utilizando el modelo de programación mapreduce. Consiste en grupos de computadoras construidos a partir de hardware básico. Todos los módulos de Hadoop están diseñados con la suposición fundamental de que las fallas de hardware son ocurrencias comunes y el marco debe manejarlas automáticamente.[2]

El núcleo de Apache Hadoop consta de una parte de almacenamiento, conocida como sistema de archivos distribuidos de Hadoop (hdfs), y una parte de procesamiento que es un modelo de programación mapreduce. hadoop divide archivos en bloques grandes y los distribuye entre nodos de un clúster. luego transfiere el código empaquetado a nodos para procesar los datos en paralelo. este enfoque aprovecha la localidad de los datos,[3] donde los nodos manipulan los datos a los que tienen acceso. esto permite que el conjunto de datos se procese de manera más rápida y eficiente de lo que sería en una arquitectura de supercomputadora más convencional que se basa en un sistema de archivos paralelo donde la computación y los datos se distribuyen a través de redes de alta velocidad.

big data es un término para conjuntos de datos que son tan grandes o complejos que el software de aplicación de procesamiento de datos tradicional es inadecuado para manejarlos. Los desafíos de Big Data incluyen la captura de datos, el almacenamiento de datos, el análisis de datos, la búsqueda, el intercambio, la transferencia, la visualización, la consulta, la actualización y la privacidad de la información.

Aprenda cómo se describe la aplicación Hadoop en el siguiente contenido
Descripción general de Big Data
Soluciones de Big Data
Descripción general de HDFS
Referencia de comandos
mapreduce
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