Video: Ի՞նչ է թթունը Hadoop-ում:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
ԹԹՈՒ նշանակում է ատոմականություն, հետևողականություն, մեկուսացում և երկարակեցություն: Հետևողականությունը երաշխավորում է, որ ցանկացած գործարք տվյալների բազան մի վավեր վիճակից կբերի մյուս վիճակ: Մեկուսացումը նշում է, որ յուրաքանչյուր գործարք պետք է անկախ լինի միմյանցից, այսինքն՝ մի գործարքը չպետք է ազդի մյուսի վրա:
Նաև հարց է, թե ինչ է թթուն մեծ տվյալների մեջ:
Նախ, ԹԹՈՒ ատոմականության, հետևողականության, մեկուսացման և ամրության հապավումն է։ Գործարքը պահպանում է վիճակի հետևողականությունը տվյալները . Այլ կերպ ասած, գործարքն իրականացնելուց հետո բոլորը տվյալները տվյալների բազայում «ճիշտ է»: Մեկուսացումը նշանակում է, որ գործարքները կարող են միաժամանակ գործել:
Բացի այդ, ինչու է թթվային համապատասխանությունը կարևոր: Ահա իրական աշխարհի օրինակ. ACID-ի համապատասխանություն չափազանց կարևոր է ֆինանսական հաստատությունների համար, քանի որ այն կանխում է նույն գումարը երկու անգամ վճարելու տհաճ իրավիճակը՝ գործարքների անհետևողական մշակման պատճառով:
Հետագայում, կարելի է նաև հարցնել, թե որո՞նք են ACID-ի հատկությունները DBMS-ում:
Գործարք ա տվյալների բազա համակարգը պետք է պահպանի ատոմականությունը, հետևողականությունը, մեկուսացումը և երկարակեցությունը, որոնք սովորաբար հայտնի են որպես ԹԹՎԱՅԻՆ հատկությունները - տվյալների ճշգրտությունը, ամբողջականությունը և ամբողջականությունն ապահովելու համար: Հետևողականություն – The տվյալների բազա ցանկացած գործարքից հետո պետք է մնա կայուն վիճակում:
Ի՞նչ է թթունն ու հիմքը տվյալների բազաներում:
Տվյալների բազա մշակողները բոլորը գիտեն ԹԹՈՒ հապավումը. Դա ասում է տվյալների բազա գործարքները պետք է լինեն՝ Ատոմային. գործարքի մեջ ամեն ինչ հաջողվում է, կամ ամբողջ գործարքը հետ է մղվում: Հետևողական. գործարքը չի կարող դուրս գալ տվյալների բազա անհամապատասխան վիճակում: Մեկուսացված. Գործարքները չեն կարող խանգարել միմյանց:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է Hadoop-ի աշխատանքի պլանավորումը:
Աշխատանքի ժամանակացույց. Դուք կարող եք օգտագործել աշխատանքի ժամանակացույցը` առաջնահերթություն տալու MapReduce աշխատատեղերին և YARN հավելվածներին, որոնք աշխատում են ձեր MapR կլաստերի վրա: Աշխատանքի լռելյայն ժամանակացույցը Fair Scheduler-ն է, որը նախատեսված է մի քանի օգտագործողների կամ խմբերի արտադրական միջավայրի համար, որոնք մրցում են կլաստերային ռեսուրսների համար:
Պե՞տք է սովորեմ Hadoop-ը կայծի համար:
Ոչ, ձեզ հարկավոր չէ սովորել Hadoop-ը Spark-ը սովորելու համար: Spark-ը անկախ նախագիծ էր։ Բայց YARNand Hadoop 2.0-ից հետո Spark-ը հայտնի դարձավ, քանի որ Spark-ը կարող է աշխատել HDFS-ի վերևում՝ այլ Hadoop բաղադրիչների հետ միասին: Hadoop-ը շրջանակ է, որտեղ դուք գրում եքMapReduce աշխատանք՝ ժառանգելով Java դասերը
Կարո՞ղ է Tableau-ն միանալ Hadoop-ին:
Բնական միակցիչները հեշտացնում են Tableau-ի և Hadoop-ի միացումը՝ առանց հատուկ կոնֆիգուրացիայի անհրաժեշտության. Hadoop-ը Tableau-ի տվյալների ևս մեկ աղբյուր է: Տվյալները բերեք արագ, հիշողության մեջ գտնվող վերլուծական շարժիչի մեջ արագ հարցումների համար կամ օգտագործեք կենդանի կապ ձեր սեփական կատարողական տվյալների բազայի հետ
Ի՞նչ է Hadoop Framework PPT-ը:
PPT Hadoop-ում: Apache Hadoop ծրագրային գրադարանը մի շրջանակ է, որը թույլ է տալիս բաշխված մշակել տվյալների մեծ հավաքածուներ համակարգիչների կլաստերներում՝ օգտագործելով պարզ ծրագրավորման մոդելներ:
Որո՞նք են այն կարևոր կազմաձևման ֆայլերը, որոնք պետք է թարմացվեն և խմբագրվեն Hadoop կլաստերի լիարժեք բաշխված ռեժիմը կարգավորելու համար:
Կազմաձևման ֆայլերը, որոնք պետք է թարմացվեն Hadoop-ի լրիվ բաշխված ռեժիմը կարգավորելու համար, հետևյալն են՝ Hadoop-env.sh: Core-site. xml. Hdfs-կայք. xml. Mapred-կայք. xml. Վարպետներ. Ստրուկներ