À medida que os volumes de dados crescem, as empresas precisam de maneiras de armazenar, processar e analisar seus dados de forma eficaz. Os sistemas de banco de dados tradicionais frequentemente têm dificuldades com big data, tornando o Hadoop uma solução popular.
O Hadoop lida com conjuntos de dados massivos distribuindo-os em um cluster de hardware. Isso permite que o Hadoop processe dados em paralelo, proporcionando escalabilidade e custo-benefício para análises de big data. A capacidade do Hadoop de lidar com dados não estruturados, como feeds de mídias sociais e dados de sensores, o torna útil para muitas indústrias. O Right People Group pode ajudá-lo a encontrar um consultor ou desenvolvedor Hadoop para auxiliar na migração ou construção de projetos usando essa tecnologia.
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Hadoop é um framework de software de código aberto escrito em Java para armazenar e processar grandes conjuntos de dados em clusters de hardware. O Hadoop é construído em dois componentes principais: o Hadoop Distributed File System (HDFS) e o modelo de programação Hadoop MapReduce.
O HDFS fornece um sistema de arquivos distribuído que armazena dados em vários nós em um cluster Hadoop, garantindo tolerância a falhas e redundância de dados. O MapReduce é um modelo de programação que processa dados em paralelo no cluster, permitindo computação eficiente em grandes conjuntos de dados.
O Hadoop é frequentemente usado para big data e é utilizado por organizações de todos os tamanhos para analisar volumes massivos de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Sua capacidade de escalar horizontalmente adicionando mais nós ao cluster o torna uma boa solução para lidar com conjuntos de dados em crescimento.
Contacto Vicente Campos-Guereta Díez
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Jesus Gonzalez Alvarez,, Product manager, Schneider Electric