Hadoop Now, Next and Beyond
Eric Baldeschwieler’s keynote from HadoopSummit has been published on YouTube. It’s mainly about the goals and effort behind Hadoop 2.0 and the new tools in the Hadoop’s ecosystem meant to simplify different aspects of a Hadoop deployme
Eric Baldeschwieler’s keynote from HadoopSummit has been published on YouTube. It’s mainly about the goals and effort behind Hadoop 2.0 and the new tools in the Hadoop’s ecosystem meant to simplify different aspects of a Hadoop deployment (HCatalog, Ambary, Tez, Stinger Initiative).
? Datanami has published a summary of the keynote here
Original title and link: Hadoop Now, Next and Beyond - Keynote by Eric Baldeschwieler (NoSQL database?myNoSQL)

原文地址:Hadoop Now, Next and Beyond - Keynote by Eric Bald, 感谢原作者分享。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Apakah Identity dalam SQL? Contoh kod khusus diperlukan Dalam SQL, Identity ialah jenis data khas yang digunakan untuk menjana nombor penambahan automatik. Ia sering digunakan untuk mengenal pasti setiap baris data dalam jadual. Lajur Identiti sering digunakan bersama dengan lajur kunci utama untuk memastikan setiap rekod mempunyai pengecam unik. Artikel ini akan memperincikan cara menggunakan Identiti dan beberapa contoh kod praktikal. Cara asas untuk menggunakan Identity ialah menggunakan Identit semasa membuat jadual.

1. Gambaran Keseluruhan Fungsi Pemberitahuan ruang kekunci membolehkan pelanggan menerima acara yang mengubah suai perubahan Rediskey dalam beberapa cara dengan melanggan saluran atau corak. Semua arahan yang mengubah suai kunci kekunci. Semua kunci yang menerima perintah LPUSHkeyvalue[value…]. Semua kunci tamat tempoh dalam pangkalan data db. Acara diedarkan melalui fungsi langganan dan penerbitan Redis (pub/sub), jadi semua pelanggan yang menyokong fungsi langganan dan penerbitan boleh terus menggunakan fungsi pemberitahuan ruang kekunci tanpa membuat sebarang pengubahsuaian. Kerana fungsi langganan dan penerbitan semasa Redis menggunakan strategi fireandforget, jika program anda

Ralat Java: Ralat Hadoop, Cara Mengendalikan dan Mengelak Apabila menggunakan Hadoop untuk memproses data besar, anda sering menghadapi beberapa ralat pengecualian Java, yang mungkin menjejaskan pelaksanaan tugas dan menyebabkan pemprosesan data gagal. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa ralat Hadoop biasa dan menyediakan cara untuk menangani dan mengelakkannya. Java.lang.OutOfMemoryErrorOutOfMemoryError ialah ralat yang disebabkan oleh memori mesin maya Java yang tidak mencukupi. Apabila Hadoop adalah

Kerentanan kunci pengesahan dua faktor Yubico yang tidak dapat ditambal telah memecahkan keselamatan kebanyakan peranti Yubikey 5, Kunci Keselamatan dan YubiHSM 2FA. JavaCard A22 Feitian dan peranti lain yang menggunakan TPM siri Infineon SLB96xx juga terdedah. Semua

Masalah yang dihadapi: Semasa proses pembangunan, anda akan menemui kunci yang perlu dipadamkan secara berkelompok mengikut peraturan tertentu, seperti login_logID (ID ialah pembolehubah Sekarang anda perlu memadamkan data seperti "login_log*", tetapi redis sendiri hanya mempunyai pertanyaan kelompok. Penyelesaian: Tanya dahulu, kemudian padam, gunakan xargs untuk menghantar parameter (xargs boleh menukar paip atau data input standard (stdin) kepada parameter baris arahan), laksanakan pernyataan pertanyaan dahulu, dan kemudian alih keluar nilai kunci yang ditanya dan parameter del asal. padam. redis-cliKEYSkey* (keadaan carian)|xargsr

Dengan kemunculan era data besar, pemprosesan dan penyimpanan data menjadi semakin penting, dan cara mengurus dan menganalisis sejumlah besar data dengan cekap telah menjadi cabaran bagi perusahaan. Hadoop dan HBase, dua projek Yayasan Apache, menyediakan penyelesaian untuk penyimpanan dan analisis data besar. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Hadoop dan HBase dalam Beego untuk storan dan pertanyaan data besar. 1. Pengenalan kepada Hadoop dan HBase Hadoop ialah sistem storan dan pengkomputeran teragih sumber terbuka yang boleh

Memandangkan jumlah data terus meningkat, kaedah pemprosesan data tradisional tidak lagi dapat menangani cabaran yang dibawa oleh era data besar. Hadoop ialah rangka kerja pengkomputeran teragih sumber terbuka yang menyelesaikan masalah kesesakan prestasi yang disebabkan oleh pelayan nod tunggal dalam pemprosesan data besar melalui storan teragih dan pemprosesan sejumlah besar data. PHP adalah bahasa skrip yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web dan mempunyai kelebihan pembangunan pesat dan penyelenggaraan yang mudah. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan Hadoop untuk pemprosesan data besar. Apa itu HadoopHadoop

Timbunan teknologi data besar Java: Fahami aplikasi Java dalam bidang data besar, seperti Hadoop, Spark, Kafka, dll. Apabila jumlah data terus meningkat, teknologi data besar telah menjadi topik hangat dalam era Internet hari ini. Dalam bidang data besar, kita sering mendengar nama Hadoop, Spark, Kafka dan teknologi lain. Teknologi ini memainkan peranan penting, dan Java, sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, juga memainkan peranan yang besar dalam bidang data besar. Artikel ini akan memberi tumpuan kepada aplikasi Java secara besar-besaran
