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Hadoop ... Bewertungen

Hadoop HDFS Funktionen

Datenbank (3)

Datenerfassung in Echtzeit: Basierend auf 42 Hadoop HDFS Bewertungen. Sammelt, speichert und organisiert riesige, unstrukturierte Daten in Echtzeit
Datenverteilung: Wie in 46 Hadoop HDFS Bewertungen berichtet. Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Rechenclustern
Data Lake: Erstellt ein Repository zum Sammeln und Speichern von Rohdaten von Sensoren, Geräten, Maschinen, Dateien usw. 40 Rezensenten von Hadoop HDFS haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Integrationen (2)

Hadoop-Integration: Wie in 44 Hadoop HDFS Bewertungen berichtet. Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus
Spark-Integration: Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus Diese Funktion wurde in 40 Hadoop HDFS Bewertungen erwähnt.

Plattform (3)

Maschinelle Skalierung: Erleichtert die Ausführung und Skalierung der Lösung auf einer großen Anzahl von Maschinen und Systemen 40 Rezensenten von Hadoop HDFS haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Datenaufbereitung: Basierend auf 43 Hadoop HDFS Bewertungen. Kuratiert gesammelte Daten für Big-Data-Analyselösungen, um sie zu analysieren, zu manipulieren und zu modellieren
Spark-Integration: Basierend auf 40 Hadoop HDFS Bewertungen. Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus

Verarbeitung (2)

Cloud-Verarbeitung: Verlagerung der Big-Data-Erfassung und -Verarbeitung in die Cloud 36 Rezensenten von Hadoop HDFS haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Workload-Verarbeitung: Basierend auf 41 Hadoop HDFS Bewertungen. Verarbeitet Batch-, Echtzeit- und Streaming-Daten-Workloads in einzelnen, mandantenfähigen oder Cloud-Systemen

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