软件开发:云和Hadoop联合有意义的六大原因是什么?
软件开发:云和Hadoop联合有意义的六大原因是什么?

软件开发:云和Hadoop联合有意义的六大原因是什么?

软件开发:云和Hadoop联合有意义的六大原因是什么?

云和Hadoop联合有意义的六大原因是什么?

云和Hadoop的关系如今已成为一个时髦的话题。此外,在南宁软件开发公司区块链开发公司中,我们将讨论为什么两种流行技术的关联有意义并且它们的价值在IT市场中不断增加的六大原因。

  • 创新成本降低
  • 资源采购速度更快
  • 批量工作负载得到有效管理
  • 可变资源管理完美
  • 运行更接近数据
  • Hadoop操作是简化的

1)创新成本降低

许多软件开发者发现,当Hadoop在云上运行时,额外的投资可以立即降低。每当项目需要大数据计算时,云就会在这种情况下有意义。当公司实现协会的利益时,这一概念是由领先的技术专家引入的。

2)资源采购速度更快

快速资源采购是组织的最大需求。Hadoop需要大量存储驱动器来存储并计算大型数据集。对于小型软件开发公司而言,这不可能快速获得所有资源,最好的解决方案是在云上运行Hadoop,在需要时可以自动获取大量或昂贵的资源。此外,一旦目标完成,您可以再次释放资源。

一旦组织增加了数据分析需求,就迫切需要扩展Hadoop集群节点。在这里,云平台本身见证了处理线性扩展,特别是在创新和增长方面。通过云计算,将硬件转移到Hadoop变得更加容易,而这在以前是不可能实现的。在资源采购方面,软件开发公司通常需要数周或数月才能完成,但云在几分钟内就可以获得资源,从而大大解决了这个问题。

3)批量工作负载得到有效管理

Hadoop框架的主要目标包括作业调度和固定处理数据。公司通常收集来自不同来源的数据,这些数据应该明智地进行分析,以从中获得有意义的见解。为此,将工作负载简化为批处理,并在通过云计算时更有效地管理它们。

云有助于有效地分析用户模式,甚至可以在需要时在适当的时间将群集划分为合适的大小。在上述数据分析中,软件开发公司可以在数据应该被压缩的特定时间段内安排基于云的集群。

4)可变资源管理完美

云与Hadoop的结合是当今时尚的选择之一。并非Hadoop中的所有MapReduce作业都是相同的。与其他人相比,他们中的一些人需要更多的计算资源和投资。在这种情况下,这对于管理Hadoop作业的多样性是必要的。

其中一个令人惊叹的解决方案是在云上运行Hadoop。它将建议适当的调度技术,并使您可以利用必要的计算资源。直观地说,与其他IT技术相比,云是处理可变资源需求的更具适应性的解决方案。

5)运行更接近数据

每当企业计划将数据迁移到云时,他们就必须遵循标准流程才能成功迁移。同时,需要适当的数据分析技术,其中可以有效地管理大数据集,并且可以减少迁移的总体时间。

在这里,在云环境中运行Hadoop集群是解决问题的绝佳选择。在云级别将云优势与Hadoop的数据位置原则相结合。

6)Hadoop操作是简化的

一旦集群由组织整合,一件事就是由多组用户隔离资源。用户需要将MapReduce作业捆绑在一个共享集群中,这是管理员的职责,可以处理多租户问题,例如彼此干扰作业以及管理安全约束。

解决该问题的最典型的解决方案是在集群级别实施数据策略,以避免用户对其他用户作业执行任何有害活动。南宁软件开发公司区块链开发公司发现,通过这种方法,安全的用例也将是安全的。此活动对于管理员来说很常见,可以保护数据免受损害和不必要的访问。此外,公司需要花费大量资金以集群方式管理资源。

借助云,用户可以配置具有不同特征和功能的集群。每个群集都适用于特定的一组作业,这可以管理复杂的群集策略,而不会出现任何多租户问题。简而言之,正确的配置可用于多个作业。

从讨论中可以清楚地看出,云和Hadoop的关系如今只是一个时髦的选择。这两个框架的结合将为大数据分析提供出色的解决方案,而不会出现任何潜在的问题。要了解有关Hadoop框架的更多信息,请立即加入JanBask Training 的大数据认证计划。

 

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