Con l'aumento dei volumi di dati, le aziende necessitano di modi per archiviare, elaborare e analizzare i loro dati in modo efficace. I sistemi di database tradizionali spesso faticano con i big data, rendendo Hadoop una soluzione popolare.
Hadoop gestisce set di dati massicci distribuendoli su un cluster di hardware. Ciò consente a Hadoop di elaborare i dati in parallelo, fornendo scalabilità ed efficienza dei costi per l'analisi dei big data. La capacità di Hadoop di gestire dati non strutturati, come i feed dei social media e i dati dei sensori, lo rende utile per molti settori. Right People Group può aiutarti a trovare un consulente o uno sviluppatore Hadoop per assistere nella migrazione o nella costruzione di progetti utilizzando questa tecnologia.
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Hadoop è un framework software open-source scritto in Java per l'archiviazione e l'elaborazione di grandi set di dati su cluster di hardware. Hadoop è costruito su due componenti principali: l'Hadoop Distributed File System (HDFS) e il modello di programmazione Hadoop MapReduce.
HDFS fornisce un sistema di file distribuito che memorizza i dati su più nodi in un cluster Hadoop, garantendo la tolleranza ai guasti e la ridondanza dei dati. MapReduce è un modello di programmazione che elabora i dati in parallelo su tutto il cluster, consentendo un'elaborazione efficiente su grandi set di dati.
Hadoop è spesso utilizzato per i big data ed è impiegato da organizzazioni di tutte le dimensioni per analizzare enormi volumi di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. La sua capacità di scalare orizzontalmente aggiungendo più nodi al cluster lo rende una buona soluzione per gestire set di dati in crescita.
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Jesus Gonzalez Alvarez, Responsabile del prodotto, Schneider Electric