Big Data - Apache Hadoop
Mas 2012 · entwickler.Press
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reportIzilinganiso nezibuyekezo aziqinisekisiwe Funda Kabanzi
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Doug Cutting hatte das Problem, das Internet (alles HTML) herunterzuladen und zu speichern. Was vor zehn Jahren schon eine Herausforderung war, ist heute, bei exponentiellem Anwachsen der Datenmenge, nicht einfacher. Es wurde Cutting schnell klar, dass die klassische Batch-Verarbeitung hier nicht ausreicht. Dann stieß er im Internet auf die Lösung: MapReduce. MapReduce beschreibt eine verteilte Ablaufumgebung, die grob gesagt in zwei Schritten aus Inputdaten neue Daten generiert. Cutting implementierte MapReduce Mitte des vergangenen Jahrzehnts als Open Source in Java und nannte das Projekt Hadoop. Eine Einführung in MapReduce, Hadoop und die Hadoop-Datenbank Apache-HBase sind die Kernthemen dieses shortcuts der Big-Data-Experten Bernd Fondermann, Kai Spichaale und Lars George.
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Ulwazi lokufunda
Amasmathifoni namathebulethi
Faka uhlelo lokusebenza lwe-Google Play Amabhuku lwe-Android ne-iPad/iPhone. Livunyelaniswa ngokuzenzakalela ne-akhawunti yakho liphinde likuvumele ukuthi ufunde uxhunywe ku-inthanethi noma ungaxhunyiwe noma ngabe ukuphi.
Amakhompyutha aphathekayo namakhompyutha
Ungalalela ama-audiobook athengwe ku-Google Play usebenzisa isiphequluli sewebhu sekhompuyutha yakho.
Ama-eReaders namanye amadivayisi
Ukuze ufunde kumadivayisi e-e-ink afana ne-Kobo eReaders, uzodinga ukudawuniloda ifayela futhi ulidlulisele kudivayisi yakho. Landela imiyalelo Yesikhungo Sosizo eningiliziwe ukuze udlulise amafayela kuma-eReader asekelwayo.
