Video: Ո՞րն է տվյալների մշակման շարժիչը Amazon Elastic MapReduce-ի հետևում:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Amazon EMR օգտագործում է Apache Hadoop-ը որպես իր բաշխված տվյալների մշակման շարժիչ . Hadoop-ը բաց կոդով Java ծրագրային շրջանակ է, որն աջակցում է տվյալները - ինտենսիվ բաշխված հավելվածներ, որոնք աշխատում են մեծ կլաստերների վրա - ից ապրանքային տեխնիկա.
Ավելին, ի՞նչ է Amazon Elastic MapReduce-ը:
Amazon Elastic MapReduce ( EMR ) է Amazon վեբ ծառայություններ ( AWS ) մեծ տվյալների մշակման և վերլուծության գործիք: Amazon EMR մշակում է մեծ տվյալներ վիրտուալ սերվերների Hadoop կլաստերի վրա Amazon Elastic Հաշվարկային ամպ ( EC2 ) և Amazon Պարզ պահեստավորման ծառայություն ( S3 ).
Ավելին, արդյո՞ք Amazon EMR-ն ամբողջությամբ կառավարվում է: Դա ա լիովին կառավարվում է տվյալների լճի ծառայություն, որը կարող է անջատել տվյալների պահեստը հաշվողական ռեսուրսներից և փոխարենը դարձնում հաշվողական կլաստերները մասշտաբային, հասանելի՝ ըստ պահանջի օգտագործելու համար, և ներառում է մի քանի կլաստերների համար միևնույն տվյալների հավաքածուները միանգամից մուտք գործելու հնարավորություն:
Կարելի է նաև հարցնել, թե ինչպես է աշխատում AWS EMR-ը:
Ընդհանրապես, երբ դուք մշակում եք տվյալները Amazon EMR , մուտքագրված տվյալները պահվում են որպես ֆայլեր ձեր ընտրած հիմքում ընկած ֆայլային համակարգում, ինչպես օրինակ Amazon S3 կամ HDFS: Այս տվյալները մշակման հաջորդականությամբ անցնում են մի քայլից մյուսը: Վերջնական քայլը ելքային տվյալները գրում է նշված վայրում, ինչպիսին է Amazon S3 դույլ.
Ո՞րն է տարբերությունը ec2-ի և EMR-ի միջև:
Ի տարբերություն EMR , EC2 չի դասակարգում ստրուկ հանգույցները հիմնական և առաջադրանքային հանգույցների: Սա մեծացնում է HDFS տվյալների կորստի ռիսկը հանգույցի հեռացման/կորստի դեպքում: EC2 օգտագործում է Apache գրադարաններ (s3a) s3-ի տվյալների մուտք գործելու համար: Մյուս կողմից, EMR օգտագործում է AWS սեփական ծածկագիրը՝ s3-ին ավելի արագ մուտք ունենալու համար:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ինչու՞ եք նախընտրում տվյալների բազայի մոտեցումը ավանդական ֆայլերի մշակման համակարգից:
DBMS-ի առավելությունը ֆայլային համակարգի նկատմամբ Դրանցից մի քանիսը հետևյալն են. Ավելորդ տվյալներ չկան. Ավելորդությունը հեռացվել է տվյալների նորմալացման արդյունքում: Ոչ մի տվյալների կրկնօրինակում չի պահպանվում պահեստը և բարելավում մուտքի ժամանակը: Հեշտ մուտք դեպի տվյալներ – Տվյալների բազայի համակարգերը կառավարում են տվյալները այնպես, որ տվյալները հեշտությամբ հասանելի լինեն արագ արձագանքման ժամանակներով
Տվյալների մշակման ո՞ր տեխնիկան կարող է օգտագործվել քաղաքականությունը ընտրելու համար:
Տվյալների արդյունահանման 7 ամենակարևոր տեխնիկան հետևելու օրինաչափությունները: Տվյալների արդյունահանման ամենահիմնական մեթոդներից մեկը ձեր տվյալների հավաքածուի օրինաչափությունները ճանաչելն է: Դասակարգում. Ասոցիացիա. Օտարության հայտնաբերում. Կլաստերավորում. Հետընթաց. Կանխատեսում
Ո՞րն է MySQL օրինակը, որը պատասխանատու է տվյալների մշակման համար:
Ծրագրային ապահովման ժանրը՝ տվյալների բազա
Ի՞նչ է ձեռքով տվյալների մշակման համակարգը:
Տվյալների ձեռքով մշակումը վերաբերում է տվյալների մշակմանը, որը մարդկանցից պահանջում է կառավարել և մշակել տվյալները իր գոյության ողջ ընթացքում: Տվյալների ձեռքով մշակումն օգտագործում է ոչ տեխնոլոգիական գործիքներ, որոնք ներառում են թուղթ, գրելու պարագաներ և ֆիզիկական թղթապանակներ
Ինչո՞ւ է սյունակ ուղղված տվյալների պահպանումը սկավառակների վրա տվյալների հասանելիությունն ավելի արագ դարձնում, քան տողերի վրա հիմնված տվյալների պահպանումը:
Սյունակ կողմնորոշված տվյալների շտեմարանները (այսինքն՝ սյունակային տվյալների բազաները) ավելի հարմար են վերլուծական ծանրաբեռնվածության համար, քանի որ տվյալների ձևաչափը (սյունակի ձևաչափը) հնարավորություն է տալիս ավելի արագ մշակել հարցումները՝ սկանավորում, համախմբում և այլն: սյունակներ) անընդմեջ