Apache Kafka Tutorial | What is Apache Kafka? | Kafka Tutorial for Beginners | Edureka

안녕하세요 여러분! Edureka의 Subham입니다 오늘 세션의 주제는 카프카 자습서입니다

따라서 아무런 지체없이 오늘 세션의 의제를 살펴 봅시다 이해하는 것이 중요하다고 생각합니다 기술의 필요성 이제 메시징 시스템의 필요성부터 시작하겠습니다 그런 다음 Apache Kafka와 그 기능을 이해할 것입니다 Kafka 튜토리얼을 더욱 발전시켜 우리가 다른 것에 대해 배울 것입니다

Apache Kafka의 구성 요소와 아키텍처 마침내 우리는 Apache Kafka를 설치하고 배포 할 것입니다 단일 노드 단일 브로커 클러스터

The Amazing Ways Samsung Is Using Big Data

이것이 바로 SDS가 클라우드 기반 셀프 서비스 분석 플랫폼 인 Brightics Cloud Brightcove 클라우드의 사용자 중심 인터페이스는 전체 분석 프로세스를 표시합니다 데이터 전처리에서 시각화까지 단일보기로 Brightics Cloud는 큰 데이터 시각화 및 렌더링을 지원합니다

또한 Brightics 내장 함수를 사용하여 고급 모델링을 탐색 할 수 있습니다 예측 분석 및 규범 적 분석 기계 학습 및 심층 학습 기술 사용

아이패드 프로 3세대…2주만에 고장났어요😭 iPad pro 3 is broken.. [선아의 하루]꿀꿀선아,애플,애플케이스

안녕하세요 여러분 선아 입니다 오늘은 제가 아이패드3을 산지 한달이 되었거든요 그래서 한달동안 사용해본 후기를 알려드리려고 해요 저번 영상을 못 보신 분들 위해서 제 아이패드는 아이패드 프로 3세대 11인치 실버 입니다 거기다 와이파이 모델이구요 셀룰러는 안됩니다! 일단은,,,음 고장이 났습니다 일단 한 2주 된 시점에서 고장이 났거든요?! 그런데 뭐 엄청 심각한 고장은 아닌데 좀 그렇죠 짜증 나더라구요 산지 2주밖에 안 됐으니까 그게 케이블이 고장 났는지 여기 단자가 고장났는지는 정확히는 모르겠어요 그 케이블을 꽂았을때 C타입 이니까 양옆 다 되잖아요 그런데 어느 방향은 되고 다른방향은 안되더라고요 그게 케이블을 문제가 아니였던게 그리고 따른 닌텐도 스위치나 원래 이 갤럭시 s8 제가 사용하고 있는 핸드폰의 충전기도 연결해 보니까 딱 한쪽 면들이 다 안되더라구요 이렇게 꽂았을때 안들어와요 그리고 이쪽으로 꽂으면?! 뭐야 왜 둘다 안들어와 왜 둘다 안들어오지? 더 고장이 났나? 이건 다른 C타입 충전기 뭐지 ? 왜 안들어오지,,? 음? 제 갤럭시 입니다 지금 꺼져있는 상태지만 여기 충전 되고 있어요 이거말고 다이렉트로 한번 꽂아 볼게요 분명히 애플스토어 가서도 이걸로 그냥 똑같은 건데 됐었거든요?! 음

다이렉트로 한번 꽂아볼까?꽂았어요! 엇! 이제 아예 안되나,,? 나 망했는데 그러면? 이 케이블의 문제가 아닌거 같은데 아이패드르 바꿔야 될거 같애 그래서 애플 그 상담 채팅 상담을 해서 예약을 잡았는데 그날 못가고 다른 날에 애플스토어를 다시 방문하게 되었어요 그래가지고 테스트 해본 결과 전력에는 문제가 없대요 근데 안 돼요! 집에서도 지금도 이렇게 한쪽 면 되고 안되고 그러거든요 그게 왜 그런지 모르겠어요 그래서 일단 아이패드를 먼저 교체하지 않고 케이블 있잖아요 그 케이블만 먼저 교체를 해보고 그래도 계속 그러면 아이패드 교체하기로 했습니다 이게 언제까지 였지?아마 약 1년 동안 무상 수리가 되니까 케이블로 바꿔서 사용 해보고 그래도 안되면 그 때의 교환을 하면 될 것같긴 해요 그리고 이걸 교환하고 싶지 않았던 이유가 이것만 고칠수가 없대요

그래서 아예 새것으로 교체를 해야 되는 상황에서 가지고 이것을 다 날리고 싶지 않았습니다 아 그리고 애플스토어 갔었는데 저는 월요일 날 한 12시쯤 12시에 1시쯤에 방문을 했어요 그때 미리 접수를 안하고 갔기 때문에 그곳에서 현장접수를 했는데 한시간 정도 기다리고 그후 한시간 후에 갔더니 거기서 30분정도를 더 기다린거 같아요 그래서 그 후에 수리를 받고 에어팟을 또 하나 사고 왔습니다 에어팟이 원래 있었는데 살구가 깨물었어요 깨물었었는데 저는 그냥 케이스 자체를 다 버렸거든요 근데 그게 케이스만 있으면 한쪽당 8만원을 주고 다시 살수 있다고 해요 그래서 혹시나 잃어버리셨거나 부셔진분들은 하나씩 각각 사시면 좋을거 같아요 괜히 새것사면 좀 그러니까 또 후회되는게 제 친구들이 에어팟2가 나온다고 왜 샀냐고 막 그러는 거에요 여러분들도 그러시겠죠? 그러시는 분들이 계실거에요 근데 저는 괜찮습니다! 에어팟2 나오면 이거 다른사람 주고 아쉬우면 에어팟 2 사면되지!!그쵸? 어쨌든 2주 만에 고장이 났구요 저 진짜 조심히 썼거든요 충전하면서 영상을 보긴 했지만 패드가 다치지 않게 조심히 썼어요 너무슬퍼요고장나서 이게 충전 단자 꽂을때는 여기에 번개 표시가 뜨니까 "아 여기가 충전이 되는곳이구나" 하고 볼수있는데 지금 이 상태도 안좋은점이 전원을 꽂으면 이게 충전이 되는건지 안되는건지 몰라요 케이블이 꽂혀는 있는데 이게 충전이 되고 있다는 표시가 뜨지 않아서 고생했어요 그래가지고 한참동안 헤매다가 했습니다 실제 한달간 사용한 사용후기는 저는 정말 만족하고 있고 아이패드와 사랑에 빠졌어요~사실 수업을 듣거나 아니면 그림을 그리거나 그런 경우에는 더 많이 사용할수 있을 것 같거든요근데 저의 주 목적은 다이어리 작성 영상 시청 그런게 목적이니까 상대적으로 덜 활용하기가 하거든요 그래도 저는 정말 만족하고 있습니다 와이파이를 사야되나 셀러를 사야되나 고민 하시는 분들이 많으실거 같아요 그 금액이 10만원 차이니까 그래도 작은 금액은 아니잖아요 만약 아이패드 구매전으로 돌아간다면 저는 셀룰러를 구매하거 같아요

그런데 다시 교환하는 번거로움을 감수하면서 까지는 구매를 할것같진 않구요 제가 쓰면서 불편했던 것은 밖에 나왔을때 와이파이를 사용하려면 핫스팟을 켜야한다는게 그게 좀 불편했어요 핫스팟을 키게되면 핸드폰 배터리가 금방 사라져서 다시 키고끄는 번거로움도 있고 또 저희 집이 복층인데 1층에서는 와이파이가 잘터지는데 2층은 와이파이가 잘 안터져서 그게또 불편했어요 그리고 안좋은 점 사실 안 좋은 점은 없었어요 저는 만족을 해서 안좋은점은 이 배터리가 고장난거 굳이 안좋은점을 찾자면 가끔 어플중에서 아이패드 사이즈가 아니여서 양옆에 검정색이 나오는 부분이 있어요 그런게 사용할때 조금 짜증났거든요?! 근데 그거 말고는 없어요 아이패드 정말 잘쓰고 있고 너무 행복해요! 아!!그리고 이 케이스는 굳이 안사도 될거 같아요 이게 10~11만원인데 때도 많이 타고 다른 기능도 없고 색이 이쁘고 정품이라는 것 말고는 없어서 굳이 이 돈 주고 살 필요는 없을거 같아요 아이패드 구매를 고민중이신 분들은 아이패드 앓이 병은 사야지만 고쳐진다고 생각합니다^^ 후회 하시지 않을거에요! 제가 이북리더기도 샀었는데 사실 이북리더리를 산것을 후회하진 않지만 안쓰고 있거든요 이북리더리기는 활용을 잘 못해서 그렇지만 아이패드는 잘 활용하고 있어요 요즘에 다이어리는 잘 안쓰고 요즘에는 제가 촬영하는 영상들을 기획,계획 하는거 그런것에 활용도가 높더라고요 분할 화면도 가능해서 한쪽엔 인터넷, 한쪽엔 굿노트 띄어놓고 검색과 동시에 사용할 수 있어서 좋더라고요 침대에 누워서 사용할수 있다는 점도 좋아요 노트북이나 컴퓨터,핸드폰 으로 하려면 화면이 작아서 불편했는데 아이패드로 사용하니까 좋더라고요 아이패드 쓰다가 핸드폰 쓰면 화면이 작아서 불편해요 아 진짜~ 아이패드를 구매하고 제일 좋은게 웹툰 볼때!! 너무 행복해요 핸드폰으로 보면 너무 답답하잖아요 아나 왜 이렇게 들떴지? 답답한것보다는 먼가 시력이 나빠지는 기분이 들거든요 저는 되게 가까이 보거든요 근데 아이패드는 화면이 넓어서 좋더라구요 크면클수록 좋다는걸 깨달았어요 특히 피아노 연습할때 악보 없이 아이패드 피아노 어플로 보면되니까 그게 너무 편하더라고요 그리고 제가 요즘 쓰는 피아노 연습 어플이 있는데 이거 굉장히 괜찮아요 simply piano 라는 어플인데 다음 아이패드 추천 어플에서 자세히 다뤄볼게요 그리고 제가 키보드를 구매했거든요?! ASMR촬영겸 아이패드를 사용하려고 블루투스 키보드를 구매했어요 이쁜 분홍색으로 근데 블루투스가 아닌 무선 키보드를 구매해버린거에요! usb로 꽂아서 쓰는 키보드 이번에 애플스토어 가면 매직 키보드 사려구요 아이패드 사이즈 궁금해 하시는 분들 되게 많죠? 저는 11인치 정도면 제일 적당한거 같고 129인치면 너무 힘들었을 것 같아요 지금도 11인치 패드도 밖에 들고 나가는건 너무 힘들어요 저는 가방이 큰가방들이 없거든요 미니백은 아이패드가 안들어가니까 한쪽손에 들고 다른 한쪽엔 미니백을 매고 펜슬도 달려있어서

물론 가방에 넣어도 되지만 그래도 이왕이면 붙이고 다니고 싶어서 갖고 다니는데 근데 손에 갖고 다니니까 펜슬이 자꾸떨어지긴 해요 11인치 아이패드가 갖고 다니긴 거추장스럽긴 해요 그래서 129인치면 더 부담스러웠을거 같아요 근데 나는 무조건 큰게 최고다! 하시는 분들은 129인치도 괜찮을것 같아요 그리고 저는 아직 필름을 붙이지 않은 펜슬과 패드를 사용하고 있거든요 처음부터 이렇게 사용했더니 적응을 했나봐요 별로 불편하지는 않아요 그리고 열심히 글을쓰면 꽤 잘 써지더라고요 그리고 제가 워낙 악필이여서 그런지 글씨 욕심이 없어요 근데 아기자기 하게 열심히 쓰시는 분들은 종이 질감필름이나 펜슬에 뭘 붙히시면 좋을거 같아요 필름 없는 액정일 때의 필기감과 부딪히는 소리 확인해주세요 그리고 배터리를 매우 빨리 닳는다는 느낌은 없었는데 개인적으로 아이패드를 휴대폰보다 많이 사용해서 비교적 빨리 닳는 느낌은 있었어요 제 생각엔 액정이 크다보니 핸드폰보다 빨리 닳는거 같아요 정말 정말 좋은게 보조배터리로도 사용이 가능하다는 거에요 제가 몇일전에 핸드폰 배터리가 없던날 카드사용을 해야하는데 카드가 삼성페이 카드여서 핸드폰 배터리가 5%이하는 결제가 안되거든요 다른 가지고 있는 카드도 없었고 근데 핸드폰이 꺼진거에요 그래서 이걸 어뜩하나 하다가 아이패드에 케이블을 핸드폰과 연결하니까 충전이 되더라고요 충전은 아이패드가 가지고있는 배터리를 연결된 핸드폰 으로 전달되는거 같아요 그래서 정말 구사일생 한적이 있었습니다

오늘 저의 한 달 사용후기는 이정도 일 것 같아요 혹시나 또 궁금한게 있으시다면 댓글로 달아주세요 다음영상에서는 아이패드 어플 추천 할 만한 것이 있다면 글고 오도록 할게요!! 그럼 여러분 모두 잘자고 좋은 꿈꾸고 좋은 하루되세요~

What is Avro?

Avro는 Hadoop을 위해 두 가지 서비스를 제공하는 Apache 오픈 소스 프로젝트입니다 데이터 직렬화 및 데이터 교환

이러한 서비스는 함께 또는 독립적으로 사용할 수 있습니다 프로그램은 데이터를 파일이나 메시지로 효율적으로 직렬화 할 수 있습니다 Avro는 작성된 프로그램간에 빅 데이터를 저장하고 교환하기위한 프레임 워크를 제공합니다 어떤 언어로든 Avro는 데이터를 작고 효율적인 형식으로 저장합니다 두 데이터 정의를 저장합니다

및 데이터를 하나의 메시지 또는 파일로 함께 표시합니다 데이터 정의는 JSON 형식으로 저장됩니다 데이터는 2 진 형식으로 저장됩니다 Avro 파일에는 MapReduce 처리를 효율적으로 분할 할 수있는 마커가 포함되어 있습니다 Avro는 코드 생성 단계가 필요 없기 때문에 langauges 스크립팅에 이상적입니다

Avro는 숫자, 바이너리 및 문자열을 포함한 다양한 원시 데이터 유형을 지원합니다 배열,지도, 열거 및 레코드를 비롯한 여러 복잡한 유형이 있습니다 Avro 데이터에 대해서도 정렬 순서를 정의 할 수 있습니다 Avro의 핵심 기능은 시간이 지남에 따라 변하는 데이터 스키마에 대한 강력한 지원입니다 "스키마 진화"라고도합니다

Avro는 누락 된 필드, 추가 된 필드 및 변경된 필드와 같은 스키마 변경 사항을 처리합니다 너무 오래된 프로그램 새로운 데이터를 읽을 수 있고 새 프로그램은 오래된 데이터를 읽을 수 있습니다 Avro에는 Java, Python, Ruby, C, C ++ 등을위한 API가 포함되어 있습니다 Avro를 사용하여 저장된 데이터는 한 언어로 작성된 프로그램에서 다른 언어로 작성된 프로그램, 심지어 C와 같은 호환 언어에서 스크립팅까지 돼지 같은 언어 Avro의 데이터 교환 서비스를 통해 프로그램간에 데이터와 정보를 쉽게 전달할 수 있습니다

원격 프로 시저 호출 사용 Avro 원격 프로 시저 호출 인터페이스는 JSON에 지정됩니다 인터페이스에는 프로토콜 선언과 유선 형식이 있습니다 프로토콜 선언은 교환 될 메시지를 정의합니다 메시지는 Avro 데이터 스키마로 정의됩니다

유선 형식은 다음 세 가지를 정의합니다 1 요청 및 응답 메시지가 전송되고 수신되는 방식 완충 된; 2 통신을 수립하기위한 핸드 셰이크 프로토콜 및 3 요청 및 응답 메시지 교환

What is Data Governance?

안녕하세요 저는 Jared Hillam입니다 컴퓨터를 구입했다고 상상해보십시오

귀하의 회사에 비용을 지불했습니다 지출 보고서를 작성하고 절차를 따르십시오 조만간 수익금을받을 것으로 기대하고 있습니다 당신 회사의 회계 측에서, 누군가 당신에게 전화를 할 것을 요구하는 비정상적으로 높은 비용 보고서를 봅니다 상상할 수 있니 그 전화에 대한 당신의 반응은 "당신이 달러 사람 이니까요, 그래서 당신이 알아 낸 것입니까?" 회계사가 "달러 녀석"이라는 사실은 그렇습니다

당신이 돈을 돌려 받기가 더 힘들지 만, 회계사는 단순히 이야기를 가지고 있지 않습니다 왜 그 컴퓨터를 사야하는지 뒤에 데이터에서도 마찬가지입니다 "데이터 녀석"은 IT에 있지만 그들은 그렇지 않습니다 그 데이터를 만듭니다

따라서 데이터가 시스템간에 일관성이없고 잘 롤링되지 않는 경우, 누가 전화 할 것 같니? 그것이 바로 비즈니스 사용자입니다 하지만 불행히도 데이터 문제는 우리 지출 시나리오와 같은 추세와 털이에 오지 않고 대량으로옵니다 애플리케이션 시스템 내부의 트랜잭션 및 상호 작용의 양 그래서 설정 1 회성 전화 또는 회의는 문제를 해결하지 않습니다 그리고 이것은 많은 조직들이 무인도로 끝나는 곳입니다

IT 부서에는 없다 데이터를 수정하기에 충분한 컨텍스트와 비즈니스 사용자가 이것이 IT 문제라고 생각합니다 이 교착 상태는 다양한 방법으로 자신을 드러내는 많은 문제를 일으 킵니다 • 데이터가 올바르지 않기 때문에 보고서가 올바르게 롤업되지 않습니다 • 서로 다른 시스템에는 자체 고객 레코드가 있습니다

• 새로운 시스템을 세우려면 많은 작업이나 재 작업이 필요합니다 비즈니스 규칙은 누군가가 부서별 스프레드 시트에 넣는 것으로 끝납니다 • 교차 판매는 거의 불가능합니다 회사와의 고객 상호 작용에 대한 통합 프로필이 없습니다 • 목록이 계속 켜져 있습니다

이 문제를 해결하려면 cat herder가 필요합니다 그것은 많은 것을 얻을 수있는 누군가를 필요로합니다 사람들은 바쁜 일정에 추가하고 싶지 않은 것을 할 것입니다

어느 것이 사례는 데이터 거버넌스입니다 이 비디오에서 우리는 데이터 거버넌스 프로그램은 무엇이며, 사람들이 가져야 만하는 역할 데이터 거버넌스 프로그램은 조직이이 무인도에 착수하도록 돕기 위해 고안된 것입니다 에 머리 그리고 이것은 관련된 모든 중요한 이해 관계자들을 조직함으로써 이루어집니다

운수 나쁘게 많은 조직에서는 이것이 결국 도넛 회의가됩니다 그 모임을 알지? 다들 무료 도넛을 사러 갈거야? 따라서 데이터 거버넌스 프로그램을 작동 시키려면 당신은 몇 가지 기본 지침을 따라야합니다 1 IT가 데이터 거버넌스 프로그램을 소유해서는 안됩니다 에이

그들은 데이터를 만들지 않습니다 !!! 비 IT는 다음에 대한 참여 회원이어야합니다 거버넌스 팀이 있지만 게이트를 소유하고 있으면 게이트에서 잘못된 인상을 남깁니다 2 IT 부서는 데이터 거버넌스 프로세스를 반복 할 수있는 프레임 워크를 개발해야합니다

그리고 확장 성 a 여기에는 마스터 데이터 관리 소프트웨어 배치 b 데이터 품질 소프트웨어 배포 기음 데이터 은퇴 소프트웨어 배포 d 보안 소프트웨어 배포 이자형

Etc 3 이것은 비즈니스 이해 관계자가 데이터 거버넌스 프로그램을 소유하고있는 이유는 무엇입니까? 에이

그들은 사람들에게해야 할 모든 변화를 평가하는 요점이 될 것입니다 데이터 b 그리고 프로세스 변경이있을 수 있습니다 데이터 품질 문제가 계속 발생하지 않도록 보장해야합니다 기음

또한 비즈니스 프로세스 소유자는 용어에 동의하기 위해 함께 모일 필요가 있습니다 나는 예를 들어, 창고 관리 팀은 "배송"이란 제품이 도크를 떠날 때 그러나 판매 팀은 그것은 고객의 문앞에 도착합니다 지원 팀이 "배달" 제품이 설치되었을 때 ii

우리가 필요로하는 기준을 정할 경우 명명 규칙을 유지하기위한 규칙이나 논리를 바꾸는 것에 동의해야한다 IT 팀이 주변에 프레임 워크를 구축 할 수 있도록 디 그리고 마지막으로, 자리에 있어야 할 규칙 중 일부는 정치적 후원으로 막대한 결정을 내림 나는 어떤 사람들은 이러한 시스템을 구축하는 데 자신의 삶의 일을 보냈다는 것을 잊지 않겠습니다 프로세스를 통해 많은 조직에서 다루는 많은 개인 투자가 있습니다

4 데이터 거버넌스 회의는 6-12 개월 계획으로 진행되어야합니다 원하는 최종 상태에 대한 진행 a 이것은 회의가 도넛이되는 것을 막아줍니다 회의 b

그리고 전술적 인 과제와 모든 사람들의 마음에 분명히 드러나는 최종 목표와의 관련성 5 비즈니스 참가자가 명확한 역할을 수행하는지 확인하십시오 예 : 에이 소유주는 정착에 관한 정치적 단점과 IT 교육을 제공해야합니다 또는 MDM 도구 내의 정책 변경 b

데이터 스튜어드는 소유주에게 정책에 대해 조언해야합니다 결정 및 사용자에 의한 데이터 변경 승인 기음 사용자는 MDM 도구가 자동으로 해독 할 수없는 레코드 수정을 결정합니다 또한 Data Stewards에 대해 권장되는 규칙이나 업데이트를 제공하여 필요한 수동 업데이트 수 데이터 관리 팀을 구성하는 쿠키 방법은 없습니다 Intricity가 빌드를 도왔습니다

다양한 정치적 기업 환경에서의 데이터 거버넌스 프로그램 나는 추천한다 Intricity의 웹 사이트를 방문하여 전문가와 상담하십시오 우리는 당신의 디자인을 도울 수 있습니다 오래된 도넛 더미에 쌓이지 않는 데이터 거버넌스 프로그램

[MV] Park Bo Ram(박보람) _ Please say something, even though it is a lie(거짓말이라도 해줘요) (W OST Pt.2)

이런 게 사랑인 건가요 그대란 사람 내게 두근거리게 한 줄도 모르고 그저 감기에 걸려 이렇게 열이 나고 아파서 밤새 뒤척인 줄 알았죠 나 그대가 옮긴 사랑 때문에 잠 못 들고 있죠 어떡하죠 거짓말이라도 해줘요 그대도 나를 사랑한다고 심장이 뛰는 게 이러다 큰일 나죠 어떻게든 해주세요 나 그대가 없는 하루 때문에 몰래 울고 있죠 어떡하죠 거짓말이라도 해줘요 조금만 기다리면 된다고 오늘이 지나고 내일이면 내 곁에 다시 돌아와 준다고 우리 같은 곳을 보면서 믿지 못 할 사랑을 해봐요 이대로 내 곁에 있어요 그대도 나 없으면 안되죠 잠시 멀어져도 한발 더 멀어져도 우리는 만날 수밖에 그대는 또 다른 나라서

What is Zookeeper?

ZooKeeper는 중앙 집중식 인프라를 제공하는 오픈 소스 Apache 프로젝트입니다 클러스터를 통한 동기화를 가능하게하는 서비스 등이 있습니다

ZooKeeper는 대규모 클러스터 환경에서 필요한 공통 객체를 유지합니다 예제들 여기에는 구성 정보, 계층 적 이름 공간, 동기화 정보 등등 애플리케이션은 이러한 서비스를 활용하여 대규모의 분산 처리를 조정할 수 있습니다 클러스터 500 개 이상의 서버에 걸쳐있는 Hadoop 클러스터를 상상해보십시오

데이터베이스를 관리 해본 적이 있다면 10 대의 서버로 구성된 클러스터를 사용하면 전체 서버에 대한 중앙 집중식 관리가 필요합니다 클러스터링 : 이름 지정 서비스, 그룹 서비스, 동기화 서비스, 구성 관리 및 기타 Hadoop 클러스터를 활용하는 많은 오픈 소스 프로젝트에는 이러한 유형의 교차 클러스터가 필요합니다 서비스 동물원 (ZooKeeper)에서 해당 프로젝트를 사용할 수있게되면 이러한 프로젝트 각각을 임베드 할 수 있습니다

ZooKeeper는 처음부터 동기화 서비스를 만들 필요가 없습니다 그럼, 어떻게 작동합니까? ZooKeeper는 노드 간 동기화를위한 인프라를 제공합니다 응용 프로그램이 클러스터 전체의 작업을 직렬화하도록 사용할 수 있습니다 또는 동기화 ZooKeeper와의 상호 작용은 Java 또는 'C'인터페이스를 통해 발생합니다

사육사는 상태, 구성 및 동기화 정보를 메모리에 유지합니다 ZooKeeper 서버에서 ZooKeeper 서버는 상태의 복사본을 보관하는 컴퓨터입니다 전체 시스템 및 로컬 로그 파일에이 정보를 유지합니다 매우 큰 Hadoop 클러스터 여러 ZooKeeper 서버에서 지원할 수 있습니다

이 경우 마스터 서버는 최상위 서버 각 클라이언트 시스템은 ZooKeeper 서버 중 하나와 통신하여 검색 및 업데이트합니다 그것의 동기화 정보 ZooKeeper에서 응용 프로그램은 znode라는 파일을 생성 할 수 있습니다 ZooKeeper 서버의 메모리에 저장하십시오 z 노드는 클러스터의 모든 노드에서 업데이트 할 수 있습니다

클러스터의 노드는 해당 znode에 대한 변경 사항을 알리기 위해 등록 할 수 있습니다 동물원에서 용어를 사용하면 특정 z 노드를 "감시"하도록 서버를 설정할 수 있습니다 우리가 3 분 안에 커버 할 수있는 것보다 분명히 더 많은 것이 있지만, 기본적으로 어플리케이션 이 znode 인프라를 사용하여 클러스터 전체에서 작업을 동기화합니다 상태를 ZooKeeper znode에 저장하면 클러스터의 나머지 부분에 특정 노드의 상태가 변경되었습니다 이 클러스터 전반의 상태 중앙 집중화 서비스는 관리 및 직렬화에 필수적입니다

대규모 분산 된 서버 세트에서 작업을 수행 할 수 있습니다

Hadoop Tutorial | What Is Hadoop | Big Data Hadoop Tutorial For Beginners | Intellipaat

안녕하세요, 하둡 세션에 오신 것을 환영합니다 그럼 아주 작은 이야기부터 시작합시다

우리는 잘 가야한다 그래서 나는이 전자 상거래 사이트의 CEO 인 Jeff Bezos입니다 Mamazon와 너희들은 내 기술자 야 그래서 오늘 우리의 조직은 다음과 같이 보입니다 우리는 전자 상거래 사이트와 오라클에서 실행됩니다

우리는 인벤토리를 가지고 있고 그것은 MY SQL에서 실행됩니다 그래서 인생은 여기에서 아주 쉽게, 모든 것이 굉장합니다 그래서 지금 내가 대답하기를 원한다면 의문 다음 달에 얼마나 많은 iPhone을 주문해야하는지 말해 보겠습니다 아주 단순한 지금해야 할 일을하는 전형적인 비디오는 모든 것을로드하는 것입니다

이 데이터를 데이터웨어 하우스에 저장하고 테라 데이터를 말한 다음 기본적으로 귀하의보고 이것이 바로 tableau 및 Qlikview와 같은 도구가있는 곳입니다 그래서 데이터가 생성되면웨어 하우스에로드하고 생명은 매우 간단합니다 하지만 한 가지 문제가 있습니다 이 전체 설정의 실제 문제 보게 될 때까지 이것이 잘 돌아갔을 것입니다

2000 또는 2005 오늘 우리는 2018 년에 있으며 질문은 그렇게 간단하지 않습니다 우리가보고있는 데이터의 양이 매우 거대하기 때문에 간단한 예를 들자 이제 내가 질문을 바꾸고 얼마나 많은 말을했는지 고객은 iPhone을 구입하고 좋아했지만 배달이 싫었습니다 지혜로운 말로 트위터에 분노를 터뜨렸다

이제 가장 먼저 Twitter와 같은 출처에서 오는 데이터 및 귀하의 다른 소스 센서, 클라우드의 네트워크 로그 따라서 생성되는이 deta는 실제로 정말 거대하고 전통적인 데이터베이스 시스템에 잘 들어 가지 않을 것입니다 그래서 마이클은 여기에 질문이 있습니다 그는 Big Data에 대해 이야기하고 있습니까? 예 마이클 당신은 절대적으로 옳다 따라서이 엄청난 양의 데이터가 다른 출처와 다른 형식으로 존재하는 것은 귀하의 빅 데이터 (Big Data)와 우리는이 큰 데이터를 저장하고 처리하기 위해 새로운 것을 필요로합니다

그래서 그것이 우리가 다른 시스템을 도입하기로 결정한 곳이며 시스템은 Hadoop은 이제 Hadoop을 다음과 같이 생각합니다 매우 큰 데이터웨어 하우스로서의 매우 원유가 많은 조잡한 방식으로 데이터를 가져올 수 있습니다 어디서나 쉽게 단일 마스터를 호스트 할 수 있으며 이론적으로 수십 개의 수천 개의 노드 또한 두 가지 서비스를 제공합니다 저장소 및 프로세스이므로이 사람 전통적인 데이터베이스 및 기타 소스에서도 데이터를 가져올 수 있습니다

이제이 사람 데이터를 저장하고 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다 하둡을 누군가로 생각하십시오 일반적으로 많은 데이터를 저장하고 처리하기 위해웨어 하우스를 보완합니다 이제 최종 처리가 완료된 후에 데이터를 저장하고 처리합니다 그 마지막 물건을 창고에 넣을 수 있습니다

분석 도구를 사용하면보고 도구에 직접 연결할 수 있습니다 또한 가능한 사람들은 당신의 패턴을 기반으로 당신이 정말로 당신이 무엇을 선택할 수 있습니다 Hadoop의 아이디어입니다 그래서 모든 데이터를 한 곳에서 처리하고 처리합니다 웨어 하우스에로드하거나 직접보고 도구에 연결할 수 있습니다

이 인스턴스를 오라클에로드하면 다른 인스턴스가됩니다 추천 엔진 그래서 우리가 가진 모든 근원에서 이런 식으로 생각하십시오 우리는 아이폰을 사는 사람들의 85 %가 스크린을 원한다는 것을 알았습니다 경비원과 아이폰을 사는 81 명도 뒤 표지를 샀다

이제 한 번 우리는 Hadoop 내에서 이것을 배울 수 있습니다 Oracle에 다시로드 할 수 있으며 다음 고객이 우리 전자 상거래 사이트에 오면 언제든지 iPhone을 구입하여 스크린 가드와 백 커버를 구입하여 Hadoop을 생각해보십시오 매우 큰 데이터 저장소로 데이터를 저장하고 데이터를 처리 한 다음 당신이 좋아하는 방식으로 그것을 사용할 수 있습니다 그래서 저는 Hadoop이하는 일에 대해 모든 사람들이 분명히 희망하기를 바랍니다

그러니 내가 앞으로 나아갈 수 있도록 빨리 확인해주세요 좋아, 램이 분명하다는 것도 확인해 줬어 앤도 마찬가지야 좋아, 모두의 것 같아 좋은

이제 사람들은 하둡의 스토리지 및 프로세싱 부분을 이해하게 될 것입니다 하지만 프로세스의 이름을 거치지 않고 우리가 전체 이해를 가질 것이기 때문에 작은 이야기 그래서 이것은 타마 컨설팅 서비스의 CEO 인 카일 라쉬 (Kailash) 전 세계 150여 개 국가와 지역에 회사가 있습니다 회사를 사랑했습니다 그래서 어제이 회사의 페이스 북 페이지는 10 억 좋아, 이제는 CEO가 거대한 대시 보드를 만들고 싶어

전체 지구본 및 각 국가의 마우스를 가져다 대면 얼마나 많은 사람들이 좋아하는지 표시합니다 그 나라 이제이 작업은 프로젝트 인 Ajay에게 할당됩니다 그는 4 일 동안 대시 보드를 만들 예정입니다 이제하자

Ajay가 이것을 위해 Hadoop을 사용하려고하며 Ajay가 두 팀원을 보유하고 있음을 확인하십시오 MrAdmin과 Mr Developer 이제 Ajay가 말합니다

MrAdmin 하둡 클러스터를 설정하고 개발자에게 알려줍니다 그가 대시 보드 전체를 개발하기로되어 있다고 들어 보았습니다 지금 당장 일어난다 그래서 첫 번째 관리자가 오면 그는 5 대의 기계를 구입하고 하나는 마스터되고 4 명은 노예가 될 것이라고 결정합니다

그래서 Mr Mr 관리자 가 작동하게되었고 그는 하나의 마스터와 4- 노드가있는 5 노드 클러스터를 설정하고 있습니다 노예와 하둡은 모두 저장과 가공에 관한 것입니다 저장소 마스터라는 누군가를 설치하고 마스터에 다시 설치합니다

처리 마스터를 설치합니다 이제 그는 노예에 스토리지 노예와 슬레이브를 처리하여 모든 노예에게이 작업을 수행합니다 이제 관리자가 제프 보스에게 알려줍니다 설정이 진행되고 데이터를 수집하고 프로그램을 작성합니다 이제 Ajay가 호출합니다

개발자 Mr 그리고 Mr 개발자는 계속해서 데이터를로드하고 코드 그래서 개발자는 페이스 북이 JSON으로 파일 크기는 약 640MB입니다 따라서 저장소 마스터에 파일을 쓸 때 실제로 128 MB의 블록으로 세분화됩니다

따라서 640을 128로 나눈 값은 5 블록을 의미합니다 각 블록은 세 번 복제됩니다 그래서 그것이 15 블럭이됩니다 좋아요 Deepak의 질문이 있습니다

그는 왜 블록이 세 번 복제되었는지 묻습니다 좋은 질문입니다 그래서 우리는 실제로 결함의 개념을 가지고 있습니다 Hadoop의 내성 원래 블록이 손상 되더라도 블록을 두 개 더 복사하면 데이터를 검색 할 수 있으며 이것이 Hadoop을 만듭니다 신뢰할 수 있습니다 그래서 당신 질문 인 Deepak에 대답합니까? 좋아, 디팍이 좋다

이제 원본 파일의이 15 개의 블록이 서로 다른 슬레이브 노드가 있으므로이 블로그 중 네 개가 첫 번째 노드에 저장되어 있다고 가정 해 보겠습니다 노예 두 번째 노예는 4 명, 세 번째 슬리브는 4 명, 두 번째 및 세 명은 마지막 것 이제 데이터가 준비되었습니다 그것은 이미 블록으로 분해되었지만 스토리지 마스터의 경우 메타 데이터 만 갖게됩니다

그래서 메타 데이터는 다음과 같이 보입니다 이제 FacebookJSON은 1 2 3 4 5 차단하고 블록 1은 슬레이브 1 2에 있습니다 세 개, 두 번째 블록은 두 번째 세 번째 블록과 네 번째 블록에 있습니다 무엇이 메타 데이터에 저장되어 있는지

스토리지 마스터에는 아무런 문제가 없습니다 마스터는 메타 데이터 만 저장하고 전체 데이터는 저장하지 않기 때문입니다 지금 그 이유 때문에 메모리가 아무리 큰 파일 일지라도 문제가되지는 않습니다 당신은 메타 데이터에 대해서만 이름 노드의 메모리를 사용하지만 원본 데이터 실제로 슬리브에 기록됩니다 아줌마들, 너에게 단순하게 해줄거야

예를 들어, 우리가 볼 수있는 것은 프로젝트 관리자입니다 이 팀은 이제 프로젝트 관리자가 사람들이하는 일이 무엇인지 알지만 모든 작업이 실제로 슬레이브에 의해 수행되므로 관리자가 병목 현상이없는 것입니다 여기에 어떤 데이터가 어디에 저장되어 있는지 알 수있는 능력도 없습니다 어느 매니저가 아무 것도하지 않는 곳에서 실행중인 작업 메타 데이터 이제 좋아요 데이터가 저장되면 데이터가 표시됩니다

그것을 저장 영역에 썼고 모든 데이터가 퍼져 나갔다 이제는 개발자가 앞서 가서 프로그램을 쓴다 국가 별 좋아요 수를 찾으려면 프로그램 이름이 Java 프로그램 이제이 Java 프로그램이 제출되어 처리 마스터가됩니다 모든 컴퓨터에이 코드를 복사합니다 이제 마스터는 기본적으로 알맞을 것입니다

너 네 개의 슬리브가 하나의 블록을 처리하고 두 개의 블록을 처리합니다 너에게 노예가 너에게 노예가 너를 노예처럼 너에게 처리 블록 3 세 및 프로세스 블록 네 당신과 노예에 대한 로컬 프로세스입니다 당신에게 국부적으로 싸우는 블록 싸움은 당신의 사업을 국부적으로 네트워크와 작업이 완료되어야하고 최종 출력을 얻을 수 있습니다 보고 도구에 직접 표시하거나 창고 및 분석 기능을 수행하므로 Hadoop이 실제로 이러한 방식으로 작동합니다 지금 Hadoop입니다

이제 지금까지 우리는 hulu가 두 가지 서비스를 제공한다는 것을 알았습니다 프로세싱을 제공하여 스토리지를 제공하는 팀을 HDFS라고하며 팀 이것이 MapReduce를 마스터 처리하기 때문에 다시 처리 할 수 ​​있습니다 마스터와 HDFS가 이름 노드로 호출되고 슬리브가 다음과 같이 호출됩니다 MapReduce의 데이터 노드는 마스터가 작업 추적자로 불리고 슬리브가 tasktracker 간단한 물건으로 불리는 삶은 여기에 매우 쉽습니다 이제이 특별한 설정에는 당신이 쓸 수있는 매우 심각한 제한이있었습니다 MapReduce의 프로그램을 좋아하든 좋아하든 쓸 수 있습니다

프로그램 만 MapReduce 또는 MapReduce에서 실행되는 다른 프레임 워크이지만 다른 것을 가질 수 있으므로 간단한 예를 들어 봅시다 내가 평신도라는 것을 보자 적절한 리 남자처럼 지금 내 아이폰 나쁜 나무에 문제가있다 그래서 난 그냥 새 배터리를 구입하고 내 아이폰에 넣어 그래서 정상적인 사람이 들어갈 수 있습니다 상점과 아이폰을위한 배터리를 구입 분명히 옳지 않아 이것은 애플은 당신이 내 전화기를 사용하고 싶다면 내 전화기 만 사용해야한다고 말한다 배터리가 마음에 들거나 좋아하지 않는다면 배터리와 플러그를 구입할 수 없습니다 당신이 Hadoop을 사용하고 싶었던 것과 매우 비슷하게 전화에 넣었습니다

친구는 그것을 사용하지만 당신은 Maya에서 자신을 표현해야합니다 이는 매우 심각한 한계이며, 이것이 하둡 (Hadoop) 원 포인트로 불리는 이유입니다 X하지만 당신이 정말로 원했던 것이 더 나은 것이 었습니다 그래서 우리는 거기에 MapReduce 대신 저장소가 있지만 다른 버전의 Hadoop 리소스 관리자와 노드 인 새로운 구성 요소 충돌이었습니다 매니저가 지금 원사가 어디에서 할 것인가? 나는 누구에게나 자원을 줄 것이다 MapReduce plunk or storm 하둡 (Hadoop)의 한 지점에서 MapReduce가 유일한 주일뿐입니다

Hadoop에서 MapReduce가 X를 가리키고있는 방법 중 하나입니다 이것을 Hadoop의 한 지점에 집중하십시오 X MapReduce만이 유일합니다 우리는 Hadoop에서 두 포인트 X MapReduce를 사용하는 방법 중 하나입니다 모든 약 2 점 X와 우리는 전혀 한 점 X에 대해 논의하지 않을 것입니다

내가 IX의 한 가지 점을 설명한 이유는 내가 좋은 것을 설명 할 수 있기 때문이다 우리가 나쁜 건강을 설명하고있는 건강은 아마 그렇게 힘들어 질 것입니다 마찬가지로 X 점을 설명해야만한다면 먼저 X 점 하나를 보여 주어야합니다 저기서의 심각한 한계와 그것이 내가 두 점 X를 가져올 때입니다 두 포인트 X는 기본적으로 귀하의 성별 주름 소스 관리자입니다 리소스가 필요한 모든 사람들이 리소스를 제공하므로 X를 실제로 가리키는 방법 인 작업을 수행하십시오

이제는 Hadoop의 처리 능력으로 X를 가리키며 여기서 Y는 마스터를 나타냅니다 자원 관리자라고 불리는 우리는 또한 잠자기 상태에서 전자를 가지고있어서 내 기억 장치 층이 남아있다 DITA를 쓰고 처리 한 것과 거의 같지만 일을 제출하면됩니다 Yancy에게 Yancy에게 안녕하세요, MapReduce를 실행하는 방법을 모르겠지만 앱 마스터로 불리는 사람이 나를 위해 MapReduce를 할 수 있으므로 리소스입니다 매니저 나는 사람들에게 자원을 제공한다

나는 어떻게 처리해야할지 모르지만 나는 앱 마스터로 불리는 다른 사람을 알면 그는 그 일을 할 것입니다 이제 얀은 이제 누군가가 잠자기 할 때 앱 마스터를 초기화 할 것입니다이 앱 마스터는 다음과 같습니다 기본적으로 처리되는 사람은 일을 할 것이므로 누가 그 일에 책임이 있는가? 그것은 앱 마스터들입니다 그래서 얀 마스터는 헤이 앱 마스터를 봅니다

나는 당신을 위해 새로운 직업을 가지고 있습니다 왜 그렇게하지 않는가? 지금은 앱 마스터가 좋다 Gurion 마스터 NC 보스 당신이 나를 위해 일을하고 싶다면 나에게 다음과 같은 것들을주세요 그래서 슬리브에 두 자원을 하나 소매에 하나의 자원을 두 자원에 슬리브 3 개 및 슬리브에 하나의 리소스가있는 이유는 데이터 지역이 중요한 것은 마스터에게 보이고, 알았어 리소스와 마스터를 가져 가라 전진 할 수 있고 모든 곳에서 일을 해낼 수 있습니다

그래서 여기의 아이디어는 실 마스터입니다 이것이 자원을 제공하는 직업을해라 그래서 이것은 당신을위한 원사이다 이 모든 세부 묘사가 한 점에서 중요하다면 더 많은 것 X MapReduce는 두 점 X에서 유일한 방법입니다 Maya는 그 중 하나를 생산합니다

그렇다면 왜 그렇습니까? 인생에서 더 많은 옵션이 필요하기 때문에 우리는 두 점 X에 가야합니다 그 사람들처럼 나는 아주 간단한 예를 들어 줄 것이다 그래서 이것은 회사라고 불린다 발 팬더 그래서 음식 팬더는 지금 당신을 위해 발 배달을하는 회사입니다 당신은 피자 헛 (Pizza Hut)에 전화를 걸 수 있습니다 당신은 정말 좋아하는 나머지 서랍에서 주문할 수 있습니다

발 바지 레슨을 보는 방법 나는 발을 들이지 않지만 항상 음식을 제공 할 수 있습니다 사람들에게 서비스를 제공하여 원하는대로 주문할 수 있습니다 Hadoop의 전체 풍경과 건축 작업에 대한 설명 관점은 회의에 참석해 주셔서 감사합니다 다음 수업에서 영화 보러 주셔서 감사합니다 질문이 있으시면 아래에 답변 해 주시면 최대한 빨리 답변 해 드리겠습니다

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What is SAS Programming | SAS Certification | SAS Tutorial | Intellipaat

안녕 얘들 아, Intellipaat의 또 다른 흥미로운 세션에 오신 것을 환영합니다 우리는 SAS가 무엇인지 이해함으로써 시작합니다

그런 다음 몇 가지 응용 프로그램을 살펴 봅니다 SAS 프로그램 구조를 살펴보고 마지막으로 우리는 데모 부분으로 넘어가십시오 그렇다면 SAS는 무엇입니까? 그것은 분석 도구입니다 그래서 SAS는 기본적으로 "통계 분석 시스템"의 약자입니다 SAS의 도움으로 다양한 분석 작업을 수행 할 수 있습니다

"시계열 분석", "예측 모델링"및 "데이터 관리" SAS는 시각화 도구이기도합니다 SAS 덕분에 아름다운 그래프를 만들 수 있고 놀라운 대시 보드를 만들 수 있습니다 분석 된 데이터를 나타냅니다 이제 SAS가 정확히 무엇인지 이해 했으므로 이제 그 응용 프로그램 중 SAS는 금융 분야에서 광범위한 응용 프로그램을 보유하고 있습니다

은행, 신용 조합 및 기타가 제공하는 대출에 대한 "신용 위험"계산에 사용됩니다 FinTech 회사 SAS는 또한 트랜잭션을 지속적으로 모니터링함으로써 사기 예방에 사용될 수 있습니다 실시간 의사 결정을 가능하게하는 행동 분석을 적용합니다 현재 SAS는 의료 분야에서 사용되고 있습니다 다양한 데이터 소스를 분석하여 잠재적 인 문제가 현실화되기 전에 식별 환자 안전 신호를 예측하고 의학적으로 조사합니다

또한 다양한 조건에서 환자 치료에 대해보다 포괄적 인 시각을 얻는 데에도 사용됩니다 방대한 양의 구조화 및 비정형 임상 데이터를 분석하여 절차를 수행합니다 SAS는 자동차 산업에서도 사용됩니다 "보증 청구 분석"및 "서비스 부품 최적화" 이제 SAS 프로그래밍 구조를 살펴 보겠습니다 모든 SAS 프로그램은 기본적으로 다음 두 부분으로 구성됩니다

데이터 단계 & Proc 단계 데이터 단계는 데이터를 작성하고 관리하는 데 사용되며, 프로 시저 단계는 데이터를 작성 및 관리하는 데 사용됩니다 데이터 분석 및 시각화를위한 다양한 절차 맞아, 우리 머리에 ~로 데모 이제야

What is Hadoop and Parallel Processing? | Hadoop Tutorial for Beginners | Big Data | Great Learning

하둡 (Hadoop)이 무엇인지 이해하기 전에 우리는 공정해야합니다 이 배포판에 대한 이해의 비트 모두에 대해 컴퓨팅

이것은 실제로 우리에게 어디서의 견고한 이해를 줄 것입니다 Hadoop은 실제로 Hadoop이있는 곳부터 시작합니다 그것의 뿌리는 분산 컴퓨팅에서 온 것이거나 단순히 컴퓨팅 서클에 대한 병렬 처리 현실적인 예를 들고 생계를 유지하려고합시다 그려야 할 방 너는 무엇을 할 것인가? 약 2 시간이 소요됩니다 페인트 작업을 끝내라

이제 하나의 표면에 5 개의 표면이 그려집니다 그 사람이 네 네 벽과 한 천장이야 직행을 위해 10 시간이 걸릴 것입니다 페인트 작업 완료하기 3 시간 안에 완료 될 페인트 작업 경험적 접근법 또는 단순한 상식 접근법 더 많이 고용하겠다는 5 개의 다른 화가를 고용하여 각 개별 표면에서 페인트 작업 페인트 작업은 3 시간 이내에 완료됩니다 그래서이 사건은 컴퓨터 과학에서의 문제 해결

문제가 있다고 가정하자 데이터 세트는 실제로 숫자가 될 것입니다 쉼표 또는 CSP 파일로 구분됩니다 파일 크기는 1GB입니다 그런 다음 PC가 있거나 일반적으로 PC 또는 노트북에 모든 숫자를 스캔 할 수있는 소프트웨어 이 파일에서 하나씩 차례로 프로그램은 일반적으로 모든 숫자를 더할 것입니다

그 파일에 있었어 이 토론을 위해 단일 시스템에서의 작동이 이루어질 것입니다 모든 숫자의 합계를 산출하는 50 초 이 10GB 파일의 모든 숫자는 1000 개의 숫자입니다 이제 동일한 문제가 실제로 해결 될 수 있습니다 어디 우분투 또는 일부를 설치하여 실행할 수있는 노트북 리눅스 또는 일부 Windows의 풍미 운영 체제 또는 일부 사과 기반 운영 체제 또는 이것은 이제 컴퓨팅 클러스터입니다

수백 대의 기계와 각 기계로 이루어져있다 운영 체제와 같은 것을 가질 필요가있다 소프트웨어의 또 다른 조각이 될 필요가있다 모든 기계를 조정하고 말하고 전체 클러스터는 단일 단위로 작동합니다 그래서 이것은 실제로 분산 된 것으로서 많이 불립니다

운영 체제 쉽게 구할 수있는 것이 없다 또는 분산 운영 체제 최소한 커스텀 화가 필요하다 배포 된 오픈 소스가 있더라도 완료됩니다 시장에서 사용 가능한 시스템이므로 많은 실제로 슈퍼 컴퓨팅 클러스터를 소유 할 필요가 있습니다 빌드 할 자체 소프트웨어 엔지니어링 팀 이 맞춤형 분산 운영 체제가 이것을 유지하기 위해 전체 클러스터 가동 및 실행, 하드웨어가 있음 투자 측면에서 전면적 인 인프라 비용 슈퍼 컴퓨터를 조달하고 거기에 그것을 유지하기위한 네트워크 기술자 군대 지속적으로 소프트웨어 엔지니어 팀이되어야합니다

계속해서 버그를 적용하고 패치가 계속 발생하는 경우 패치가 수퍼 컴퓨터의 운영 운영 체제, 운영 체제 맞춤 디자인이어야하며 버그 수정 또한 유지되어야합니다 측면에서의 도전 유지 수퍼 컴퓨터와 그것을 가동시키는 것 우리가 실제로 논의하는 모든 과제는 슈퍼 컴퓨팅 환경 이 소프트웨어로 꽤 많이 돌 보았다 하둡 (Hadoop)이라고 불리는이 때문에 대부분의 사람들은 실제로 적어도 들었을 것입니다 이 용어는 하둡 (Hadoop)이라고 불렀습니다이 하둡은 무엇입니까? 이 Hadoop은 기본적으로 여러 시스템에 설치해야하는 소프트웨어 네트워킹 인프라를 통해 이미 상호 연결 그래서이 Hadoop은 비용이 들지 않고 개방되어 있습니다

출처 그리고 병렬 환경을 제공합니다 처리하는 것은 분산 된 느낌을 준다 그러나 분산 운영 체제이지만, Hadoop은 본격적인 분산 운영 체제가 아닙니다 이미 운영중인 호스트에 위치한다 Windows 또는 Linux가 될 수있는 시스템 이미 사전 설치된 운영 체제 기반 운영 체제 클러스터의 일부에 속하는 모든 컴퓨터에서 그래서 이점은 무료이기 때문입니다

오픈 소스 인 많은 중규모 조직 자신의 클러스터를 구축 할 수 있습니다 클러스터 의미 그것은 여러 개의 상호 연결된 일련의 구성입니다 컴퓨터들 그래서, 작은 수퍼 컴퓨터처럼 강력하고 빠르지 않다 전공에서 판매되는 상업용 슈퍼 컴퓨터 IBM, Fujitsu, Cray 's와 같은 거대 기업 귀하의 필요에 따라 예산에 따라 유스 케이스를 사용하면 작은 클러스터를 만들 수 있습니다 적어도 10 배 또는 몇 백 배 더 강력 함 독립형 시스템에서 동일한 문제를 해결하는 것보다 그리고 실제로 hadoop의 일부로 오는 소프트웨어 업데이트 다시 자유롭게 유지되므로 유지 관리 할 필요가 없습니다

자격을 갖춘 소프트웨어로 구성된 자체 팀 엔지니어가 버그 수정 및 소프트웨어 패치 처리 거의 모든 것이 무료로 제공되므로 그 이유가 무엇입니까? hadoop은 실제로 꽤 인기가 있습니다 업계의 사람들은 많은 소음을 만들기 시작했습니다 hadoop 주위에, 당신은 데이터를 가지고 있기 때문에, 데이터를 저장할 수 있고 이제는 실제로 당신이 아는 아주 경제적 인 방법입니다 데이터를 분석하고 hadoop은 요구하지 않는다 당신은 실제로 하드웨어 인프라를 조달해야합니다

당신이 100을 갖고 싶다면 단일 공급 업체로부터 시스템을 상호 연결하거나 클러스터에 수백 개의 노드를 설치해야합니다 여기서 노드라는 단어는 클러스터의 개별 시스템, 클러스터는 기본적으로 서로 연결된 여러 기계 그래서, 하둡 (Hadoop)이란 무엇입니까? 실제로 모든 컴퓨터를 구입해야한다고 말합니다 한 공급 업체에서, 당신은 꽤 많이 만들 수 있습니다 자신의 하드웨어 및 여러 공급 업체에서 올 수 있습니다 이 경우 회사는 단일 공급 업체에게 막대한 금액의 프리미엄 지불 무언가가 깨져서 Hadoop이 꽤 많이있는 곳 이죠 에서 하드웨어 인프라를 쉽게 설정할 수 있습니다

소프트웨어 측면에서 보면 같은 시간에 비용이 전혀 들지 않습니다 실제로 하둡의 근원은 실제로 무엇입니까? Hadoop은 분산 형입니다 patal 프로세싱 프레임 워크 또는 단순히 분산을 용이하게하는 patal 처리 프레임 워크 실제로 시작된 뿌리를 사실 인터넷 검색 엔진은 하둡의 아이디어입니다 인터넷 수색 엔진에서 기인했다 그래서, 나는 희망한다 많은 사람들이 이런 종류의 회사에 대해 들어 보지 못했을 것입니다 Jeeves com 또는 또는 AltaVista, 이들은 모두 매우 인기있는 검색이었다

요즘 엔진 기억 검색 엔진은 실제로 브라우저에 탭이지만 이전 검색 엔진은 실제로 분리되어 있었다 다운로드하고 설치해야하는 파일 Windows 운영 체제와 이들이 예제 였고 지금은, 야후 만 많은 사람들이 기억할 수있는 나는 많은 사람들이 야후를 사용하지 않을 것이라고 확신한다 검색 엔진 목적으로 구글이라는 단어라면 구글 검색 엔진과 동의어이므로 초기에 다시 방문하십시오 2000 년대와 90 년대 후반 인터넷 실제로 블록 단위로 구축되고있었습니다 이들은 실제로 엄청난 돈을 벌어들이는 회사들이었습니다

꽤 인기가 있기 때문에 야후는 당시 매우 인기가 있었고 Google은 사진에서 그 무엇도 결코 보지 못했고 어떤 일이 일어 났는지 살펴 봅니다 2000 년 이후 10 년 만에 Google이 독점하고 있습니다 이 인터넷 검색 엔진 공간 및 검색 엔진 인 경우 Google은 검색 엔진 공간과 거의 동의어입니다 2000 년대 초반에 꽤 많이 돌아 왔습니다 두 사람이있을 때 더프 커팅과 마이크 카르텔 라 그들은 nuch라고 불리는 인터넷 검색 엔진 프로젝트에서 일하고있었습니다

그리고 그것은 구글이 실제로 초기 단계에 있었던 때였 다 그들은 자신의 검색 엔진을 구축하기 위해 노력하고있었습니다 꽤 많은 백서와이 두 사람 출판 몇몇 아이디어에 영감을 받았다 구글의 백서에서 볼 수있다 그리고 컷 한 남자들 중 하나가 야후와 2006 년 공식적으로 야후 안정 버전의 Hadoop을 출시했습니다

2006 년부터 2007 년까지 그것은 오픈 소스 프로젝트가되었다 Apache Software Foundation 또는 Apache dot 또는 자신의 공식 웹 사이트 또는 Hadoop 복사본을 다운로드하여 다운로드 할 수 있습니다 무료로 그래서, 여기 있습니다 2006 년부터이 시점까지 3 가지 주요 Hadoop 릴리즈 인 Hadoop 10, 2

0 시장에서 30을 사용할 수 있습니다 가장 안정된 하나는 Hadoop 버전 2이며 mr2라고도합니다 또는 양 요약하면 우리는 매우 기본적인 것을 이해하려고 노력한다 병렬 처리 란 무엇인가? 실제로 어떤 종류의 문제가 될 수 있습니다

왜 병렬 처리가 필요한가? 인프라 스트럭처를 처리하고 얼마나 오래되었는지 슈퍼 컴퓨터의 측면에서 병렬 처리 개념 슈퍼 컴퓨터의 도전과 방법 Hadoop은 실제로 두 가지면에서 구출에 이릅니다 하드웨어 인프라뿐만 아니라 무료입니다