Es-hadoop-hadoop-big-data-overview

Hadoop-Grandes Datos Generales

「エル・プラトーナ・セ・ジェネロ・アンド・ロス・ウルティモス・アニョス」の「エル・ダトス・デ・トド」。

ヌエバテクノロジーのデビド、コミュニケーションメディスンデディスポジボス、およびレディスソシエテスメディチデロスシチオスデロスシチオスデレドソシエテス、デラトカンティダードデダトス、プロダクティダポルラヒューマニダエスタクレシエンドラーピダメントカダアニョ。 ラ・カンティダード・デ・ダトス・プロダクティドス・アンド・ノソトロス・デ・デ・エル・プリンシピオ・デ・ロス・ティエンポス・ハスタ2003年5月5ギガバイト。 あなたは、カンポ・デ・フートボルにあるディスコ・ケ・プ・プ・デン・レナー・トド・アン・フォルマ・デ・フォルム・デ・アカンヌラン・ロス・ダトス。 La misma cantidad secreóen cada dosdíasen elaño2011、y en cada diez minutos en elaño2013。 Esta tasa esaúnestácreciendo enormemente。 情報を収集するために必要なことは、クアンドとプロセサン、そしてそれらの記述を意味します。

¿Quées grande los datos？

グランデ・ダトス・デ・コナント・デ・コンジャントス・デ・ダトス・デ・グラン・タマノ・ケ・ノー・プーデン・サー・プロセサドス・メディアン・テクニカ ヘラメンティエンタやヘノラミティナ、中国の陰謀、ネガシオス、テクノロジーなどはありません。

Lo que viene en los grandes datos？

Grandes los datos implica los datos producidos por los diferentes dispositivos y aplicaciones。 グランダトスのバガンエルパラグアスにあるカンポスの連続したプレゼンテーション。

• ロス・ダトス・デ・ラス・カハス・ネグラス：ヘリコプター、アビオネス、イ・ロス・アビオネスなどの成分 カプッタラスヴォースドゥラトリプラシオンデヴエロ、ラスグラバシオネスデロスミクロフォノスイアウキュラレス、イラインフォマシオンソブレエルレンディミエントデラアエロナベ。
• Los Medios deComunicaciónSocial ：ソーシャルコミュニティメディアフェイスブックおよびツイッター情報およびユーザーの意見
• ボルサ・デ・バロレス・デ・ダトス：ラ・ボルサ・デ・バロレス・デ・ダトスコンティエン情報局アセルカ・デ・ラ「比較」と「ベンダー」の決定質問と回答提案と提案
• * Datos de la RedEléctrica*：レッドエミシダデラレッドデスミティスデダトスコンティエンインフォマシオンコンスミダポルウンノドエンコンコンチオンウナエスタシオンベース。
• 交通機関：モデル、交通機関、輸送機関、輸送機関が含まれます。
• Motor debúsquedade datos ：ロス・モーターズ・デ・バスケダ・レキュペラー・グラン・カンティダード・デ・ダトス・デ・ディフェレンテス・ベース・デ・ダトス。

ビッグデータ

ロタント、グランデティネウンエノームボリューメンデダトス、アルタヴェロシダード、拡張可能yヴァリアントデダトス。 Los datos en el mismoseráde tres tipos。

• Datos estructurados ：datos relacionales。
• データ構造の半構造化：データXML。
• データの構造：Word、PDF、Texto、registros medios。

Beneficios de los Grandes Datos

• ソーシャルコミュニティフェイスブックのコンサル情報、Facebookキャンペーン、広告キャンペーン、広告宣伝広告などのキャンペーンが行われています。
• ソーシャルメディアコミュニティの社会的コモ製品と消費者製品の生産性、製品の生産性と生産性の向上、製品の生産性の向上
• メディチアンテロスダトスは、歴史的建造物の前身であり、ロサンゼルスの病院、ロサンゼルスの病院、病院、病院などの施設です。

Lastecnologíasde datos grandes

ダストスグラントソンズソンプソレスララホラデプロポルシオナルアナリスマスプレシソ

エル・ポーデル・デ・ラス・グランデス・ダトス、ネセシタン・ウナ・インフラストラクチャー・ク・プエデ・マネジャール、プロセサー・グランデス・ヴォルメネス・デ・ダトス・エストラチュラドス・イ・ノ・エストラクチュラドス・エン・ティエンポ・リアル・プエット・プロテジャー・ラ・プリバシダード・デ・ロス・ダトス・イ・ラ・セグリーダ

さまざまな技術者、コモアマゾン、IBM、マイクロソフトなどの技術者が存在します。 、パラマネジャーグランデダトス。 ミラネラ・セ・ミラ・ア・ラス・テクノロギアス・ケ・マネヘ・グランデ・ダトス、セ・エグミナン・ラス・シギエンテス・ドス・クラース・デ・テクノロギア：

Grandes Datos Operacionales

Estos incluyen sistemas como MongoDB que proporcionan las capacidades operacionales en tiempo real y las cargas de trabajo interactivas en las que los datos son principalmente capturan y almacenan。

NoSQLの大規模なシステムは、新設された大規模な環境のクラウドコンピューティングクラウドコンピューティングクラウドコンピューティングクラウドコンピューティングハンサーギドアンロスウルティモスディエズアニオスパラパーミシュルクエリロスカルキュロスマシヴォスケーセエジェキュートバラタイエフィシェンテ。 Esto hace que grandes cargas de trabajo de datos operacionales muchomásfácilde administrar、másbarata ymásrápidade aplicar。

NoSQL Algunos sistemas pueden proporcionarinformationaciónsobre los patrones y las tendencias basadas en datos en tiempo real con elmínimodecódigoy sin la necesidad de que los datoscientíficose infraestructura adicional。

Grandes DatosAnalíticos

Estos incluyen sistemas como Massively Parallel Processing（MPP）sistemas de bases de datos y MapReduce que proporcionan capacidades deanálisisparaanálisisretrospectivo y complejo que puede to car la mayor part of la los datos。

MapReduceは、SQL、y sistema basadoの補完的な機能を備えたMapをサポートします。MapReduceは、MapReduce que pueden ser ampliados en servidores Individuales en es de alta y bajamáquinas。

Estas dos clases detechnologíason Son Complementarios and Con Frecuencia Juntos。

Operativosは、sistemasanalíticosをレンタルします

	Funcionamiento	Analítica
Latencia	1 ms - 100 ms	1 min - 100 min
Simultaneidad	1000 - 100,000	1 - 10
Patrón de Acceso	Escribe y Lee	Lee
Consultas	Selectivo	Selectivo
Datos Alcance	Funcionamiento	Retrospectiva
Usuario Final	El Cliente	Los datos científicos
Tecnología	NoSQL	MapReduce, MPP Database

ダトス・グランデ・レトス

ロス・プリンシパルの問題は、息子のロス・シギエンテスの関係にあります：

• Captoura de datos
• キュラドゥリア
• アルマセナミエント
• バスカー
• コンパティール
• トランスフェレンシア
• アナリシス
• プレゼンタシオン

パラ・カンプリー・コン・ロス・レトス・メンシオナド、ラス・オーガニザシオネス、スーレン・テナー・ラ・アユダ・デ・ロス・サービドーレス・エンプレサリアレス。