Hadoop es un marco de software de código abierto para almacenar datos y ejecutar aplicaciones en grupos de hardware básico. Proporciona almacenamiento masivo para cualquier tipo de datos, un enorme poder de procesamiento y la capacidad de manejar tareas o trabajos concurrentes prácticamente ilimitados. HADOOP es un marco con todos los subcomponentes como “REDUCCIÓN DE MAPA” y “Sistema de archivos distribuidos de Hadoop”.
HADOOP tiene su propia importancia ya que el mundo entero en la situación actual maneja un gran volumen de datos que ninguna otra herramienta puede hacer.
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- El marco Hadoop permite al usuario escribir y probar rápidamente sistemas distribuidos. Es eficiente y distribuye automáticamente los datos y el trabajo a través de las máquinas y, a su vez, utiliza el paralelismo subyacente de los núcleos de la CPU.
- Hadoop no depende del hardware para proporcionar tolerancia a fallas y alta disponibilidad, sino que la biblioteca de Hadoop en sí misma ha sido diseñada para detectar y manejar fallas en la capa de aplicación.
- Los servidores se pueden agregar o quitar dinámicamente del clúster y Hadoop continúa funcionando sin interrupción.
- Otra gran ventaja de Hadoop es que, además de ser de código abierto, es compatible con todas las plataformas, ya que está basado en Java.
- Almacenamiento y velocidad de procesamiento. Con volúmenes de datos y variedades en constante aumento, especialmente de las redes sociales y el Internet de las cosas (IoT), esa es una consideración clave.
- Poder computacional. El modelo de computación distribuida de Hadoop procesa big data rápidamente. Cuantos más nodos informáticos use, más potencia de procesamiento tendrá.
- Tolerancia a fallos. El procesamiento de datos y aplicaciones está protegido contra fallas de hardware. Si un nodo se cae, los trabajos se redirigen automáticamente a otros nodos para asegurarse de que la informática distribuida no falle. Múltiples copias de todos los datos se almacenan automáticamente.
- Flexibilidad. A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, no tiene que procesar previamente los datos antes de almacenarlos. Puede almacenar tantos datos como desee y decidir cómo usarlos más adelante. Eso incluye datos no estructurados como texto, imágenes y videos.
- Bajo costo. El marco de código abierto es gratuito y utiliza hardware básico para almacenar grandes cantidades de datos.
- Escalabilidad. Puede hacer crecer fácilmente su sistema para manejar más datos simplemente agregando nodos. Se requiere poca administración.
Por lo tanto, en base a los puntos mencionados anteriormente, el uso de HADOOP se realiza mucho en los diversos campos de los requisitos comerciales y cree que las oportunidades de trabajo para HADOOP aumentarán en el presente reciente.
Más información sobre el examen de certificación Hadoop
Aquí le proporciono información útil para aprender el examen de certificación de Hadoop.
- Certificación HDPCA en Hortonworks
- Certificación de administrador certificado HDP (HDPCA)
- ¿Cómo prepararse para el examen de certificación HDPCA?
- ¿Qué es Apache Hadoop?
- ¿Cómo son útiles Big Data y Hadoop?
- ¿Cómo se relacionan Big Data y Hadoop?
¡¡Espero que esto ayude!!
Si está buscando ayuda para prepararse para los exámenes de certificación de Hadoop, envíeme un mensaje.
