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बड़ा डेटा, संरचित, असंरचित या अर्ध-संरचित डेटा के बड़े पैमाने पर आकर्षक नाम, कम से कम पारंपरिक डेटाबेस और सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों का उपयोग करके स्टोर करना, प्रबंधित करना, साझा करना, विश्लेषण करना और कल्पना करना मुश्किल है। इसीलिए बड़ी डेटा तकनीकों में बड़े पैमाने पर डेटा को प्रभावी ढंग से और कुशलता से प्रबंधित और संसाधित करने की क्षमता होती है। और यह Apache Hadoop है जो वितरित तरीके से कंप्यूटर के समूहों में बड़े डेटा सेट को संसाधित करने के लिए ढांचा और संबंधित तकनीकों को प्रदान करता है। इसलिए, बड़े डेटा को समझने के लिए, आपको Hadoop के बारे में थोड़ा समझने की आवश्यकता है। यहाँ हम उन शीर्ष शब्दों पर एक नज़र डालेंगे जो आप हडोप के संबंध में सुनेंगे - और उनका क्या अर्थ है।
| वेबिनार: बिग आयरन, बिग डेटा से मिलो: हडूप और स्पार्क के साथ मेनफ्रेम डेटा को मुक्त करना यहां रजिस्टर करें |
लेकिन सबसे पहले, हाडोप वर्क्स पर एक नज़र
Hadoop Eco-system में जाने से पहले, आपको दो मूलभूत बातों को स्पष्ट रूप से समझने की आवश्यकता है। पहला यह है कि कैसे एक फ़ाइल Hadoop में संग्रहीत है; दूसरा यह है कि संग्रहीत डेटा को कैसे संसाधित किया जाता है। सभी Hadoop से संबंधित प्रौद्योगिकियां मुख्य रूप से इन दो क्षेत्रों पर काम करती हैं और इसे अधिक उपयोगकर्ता के अनुकूल बनाती हैं। (कैसे Hadoop बड़े डेटा समस्या को हल करने में मदद करता है में Hadoop काम करता है की मूल बातें प्राप्त करें।)
अब, शर्तों पर।
