Hadoop은 많은 양의 카지노 꽁 머니를 효율적으로 처리하기위한 메커니즘으로 생성 된 오픈 소스 소프트웨어입니다 이에 대한 배경은 블로그, 소셜 미디어 및 스마트 기기의 광범위한 사용이며 처리 된 카지노 꽁 머니 회사의 수는 그 어느 때보 다 증가했습니다 기본 아이디어는 여러 서버에 다량의 카지노 꽁 머니를 배포하여 전체 프로세스에 필요한 시간을 줄이는 것입니다
Hadoop의 출생의 배경은 무엇입니까?
Hadoop World (New York, 2013)에서 세션보기
Developer Doug Cutting은 Google에서 개발 한 분산 처리 프레임 워크 인 Mapreduce와 분산 파일 시스템 (GFS)의 두 가지 기술에서 영감을 얻었습니다 이러한 이유로 Hadoop 은이 두 기술의 특성을 크게 상속 받았습니다 이 서비스의 사용은 주로 주로 많은 양의 데이터를 보유하는 인터넷 회사에 의해 이루어지며 이제는 전 세계에 사용자와 사용자 회사가 있습니다 "Hadoop World"는 매년 Hadoop에 대한 새로운 정보를 공유하고 공유하기 위해 개최되며 사용자가 정보를 교환 할 수있는 장소로서 흥분을 얻고 있습니다
절단 개발 된 Apache Hadoop, 오픈 소스로 제공됩니다 Apache Hadoop을 기반으로 다양한 회사가 상업적 배포를 제공합니다
기술적 관점에서 Hadoop의 특성
다음, 기술적 인 관점에서 Hadoop의 기능을 살펴 보겠습니다 Hadoop은 분산 파일 시스템, "Hadoop 분산 파일 시스템 (HDFS)"및 Distributed Processing Framework의 "Mapreduce"의 두 가지 유형으로 구성됩니다
HDFS 아키텍처 설명 다이어그램
MapReduce 아키텍처 설명 다이어그램
여러 서버에 카지노 꽁 머니를 배포하는 Hadoop도 중복 측면에서 효과적입니다 Hadoop은 기본 설정에서 동일한 카지노 꽁 머니를 3 개 이상의 서버에 작성하도록 설계되었으므로 단일 서버가 실패하고 실패한 노드를 사용할 수 없게 되더라도 다른 노드의 카지노 꽁 머니를로드하여 가용성을 보장합니다
MapReduce의 이름 지정은 "맵"작업과 "감소"작업의 두 가지 프로세스를 수행하는 것에서 비롯됩니다 대략적인 방식으로 배치하기 위해 MAP 작업은 클러스터에서 관련 데이터를 추출하고 변환 처리를 수행하며, 작업 감소에 의해 추출 된 정보를 집계하고이를 응답으로 출력합니다 이를 적용하면 분할, 집계, 일치, 추출 및 결합과 같은 다양한 프로세스에 사용할 수 있습니다
Hadoop은 대량의 카지노 꽁 머니를 대규모로 수집하고 분석하는 경우 매우 강력합니다 반면에, 우리는 트랜잭션을 보장하지 않으며 Pinpoint 업데이트 처리에 능숙하지 않습니다 카지노 꽁 머니베이스가 잘 처리되기에는 적합하지 않으므로 사용 장소에주의를 기울여야합니다
Hadoop 사용 방법
우리는 어떤 영역에서 사용될 수 있는지에 Hadoop 사용의 예를 편집했습니다
Hadoop 사용 장면
현재 분석을 수행하거나 카지노 꽁 머니를 변환 및 형성하기 위해 다량의 카지노 꽁 머니를 처리하는 분야에서 사용됩니다 최근 회사의 전통적인 영업 활동을 통해 축적 된 내부 카지노 꽁 머니 외에도, 연구는 소셜 미디어와 같은 외부 카지노 꽁 머니와 결합하여 고객 선호도 및 행동을 예측하고 제품 개발 및 서비스에 사용하는 영역에서 적극적으로 수행되었습니다
CTC는 대량의 카지노 꽁 머니 로그를 효율적으로 저장하고 처리하는 메커니즘으로 Hadoop을 사용하는 로그 분석 인프라 솔루션을 제공합니다 Hadoop의 스케일 아웃 메커니즘을 사용하면 카지노 꽁 머니 볼륨이 얼마나 증가할지 알기 어려운 경우에도 작게 시작할 수 있으며 초기 비용을 줄일 수 있습니다
CTC 로그 분석 솔루션 개요
로그 분석 솔루션 메뉴
저자 소개
유지 보수 및 운영 서비스 비즈니스 그룹
소프트웨어 서비스 본부
IT 솔루션 서비스 부서
Kobayashi Noriaki
