پی سی دانلود - هادوپ

هادوپ یک نرم افزار کد باز (Open source) است که برای تقسیم بندی و توزیع فایل های متمرکز به کار می رود. هادوپ تحت لیسانس آپاچی (Apache) ارائه می شود و توسط جاوا برنامه نویسی شده است. امّا هادوپ چگونه به وجود آمد؟ شرکت گوگل در پی افزایش حجم تبادل اطلاعات، به دنبال راه حلّی برای افزایش سرعت و راندمان سرورهای خود بود که سیستم توزیع (Distribution) منحصر به فردی برای خود ابداع کرد به نام GFS که مخفف Google File System بود. در پی این موفقیت، انجمن توزیع Apache به فکر گسترش این تکنولوژی در سطح وسیع تری افتاد و سیستم هادوپ به وجود آمد. هادوپ یک فریم ورک یا مجموعه ای از نرم افزارها و کتابخانه هایی است که ساز و کار پردازش حجم عظیمی از داده های توزیع شده را فراهم می کند. در واقع Hadoop را می توان به یک سیستم عامل تشبیه کرد که طراحی شده تا بتواند حجم زیادی از داده ها را بر روی ماشین های مختلف پردازش و مدیریت کند. Apache Spark، یک چارچوب محاسباتی برای داده ­های عظیم است. Spark از MapReduce به عنوان موتور اجرای خود، استفاده نمی­ کند اما بخوبی با هادوپ یکپارچه است. در واقع Spark می­تواند در Yarn اجرا شود و با فرمت داده­ای هادوپ و HDFS کار کند. Spark بیشتر بخاطر توانایی نگهداشتن مجموعه ­داده ه­ای بین کارها، در حافظه، شناخته می­ شود. این قابلیت Spark سبب می­ شود تا سریعتر از جریان کاری MapReduce معادل که مجموعه­ داده­ های همیشه از دیسک بار می­ شوند، عمل کند.
در دوره آموزشی Udemy SQL, NoSQL, Big Data and Hadoop با آموزش اس کیو ال، نو اس کیو ال، بیگ دیتا و هادوپ اشنا خواهید شد.

هادوپ یک نرم افزار کد باز (Open source) است که برای تقسیم بندی و توزیع فایل های متمرکز به کار می رود. هادوپ تحت لیسانس آپاچی (Apache) ارائه می شود و توسط جاوا برنامه نویسی شده است. امّا هادوپ چگونه به وجود آمد؟ شرکت گوگل در پی افزایش حجم تبادل اطلاعات، به دنبال راه حلّی برای افزایش سرعت و راندمان سرورهای خود بود که سیستم توزیع (Distribution) منحصر به فردی برای خود ابداع کرد به نام GFS که مخفف Google File System بود. در پی این موفقیت، انجمن توزیع Apache به فکر گسترش این تکنولوژی در سطح وسیع تری افتاد و سیستم هادوپ به وجود آمد. هادوپ یک فریم ورک یا مجموعه ای از نرم افزارها و کتابخانه هایی است که ساز و کار پردازش حجم عظیمی از داده های توزیع شده را فراهم می کند. در واقع Hadoop را می توان به یک سیستم عامل تشبیه کرد که طراحی شده تا بتواند حجم زیادی از داده ها را بر روی ماشین های مختلف پردازش و مدیریت کند. Apache Spark، یک چارچوب محاسباتی برای داده ­های عظیم است. Spark از MapReduce به عنوان موتور اجرای خود، استفاده نمی­ کند اما بخوبی با هادوپ یکپارچه است. در واقع Spark می­تواند در Yarn اجرا شود و با فرمت داده­ای هادوپ و HDFS کار کند. Spark بیشتر بخاطر توانایی نگهداشتن مجموعه ­داده ه­ای بین کارها، در حافظه، شناخته می­ شود. این قابلیت Spark سبب می­ شود تا سریعتر از جریان کاری MapReduce معادل که مجموعه­ داده­ های همیشه از دیسک بار می­ شوند، عمل کند.
در دوره آموزشی Udemy A Big Data Hadoop and Spark project for absolute beginners با آموزش مقدماتی بیگ دیتا هادوپ و اسپارک اشنا خواهید شد.

هادوپ یک نرم افزار کد باز (Open source) است که برای تقسیم بندی و توزیع فایل های متمرکز به کار می رود. هادوپ تحت لیسانس آپاچی (Apache) ارائه می شود و توسط جاوا برنامه نویسی شده است. امّا هادوپ چگونه به وجود آمد؟ شرکت گوگل در پی افزایش حجم تبادل اطلاعات، به دنبال راه حلّی برای افزایش سرعت و راندمان سرورهای خود بود که سیستم توزیع (Distribution) منحصر به فردی برای خود ابداع کرد به نام GFS که مخفف Google File System بود. در پی این موفقیت، انجمن توزیع Apache به فکر گسترش این تکنولوژی در سطح وسیع تری افتاد و سیستم هادوپ به وجود آمد. هادوپ یک فریم ورک یا مجموعه ای از نرم افزارها و کتابخانه هایی است که ساز و کار پردازش حجم عظیمی از داده های توزیع شده را فراهم می کند. در واقع Hadoop را می توان به یک سیستم عامل تشبیه کرد که طراحی شده تا بتواند حجم زیادی از داده ها را بر روی ماشین های مختلف پردازش و مدیریت کند.
در دوره آموزشی Udemy Hadoop Administration: Online Hadoop Admin Training به شرح و توضیح ویژگی ها و امکانات مدیریت هادوپ می پردازیم.

هادوپ یک نرم افزار کد باز (Open source) است که برای تقسیم بندی و توزیع فایل های متمرکز به کار می رود. هادوپ تحت لیسانس آپاچی (Apache) ارائه می شود و توسط جاوا برنامه نویسی شده است. امّا هادوپ چگونه به وجود آمد؟ شرکت گوگل در پی افزایش حجم تبادل اطلاعات، به دنبال راه حلّی برای افزایش سرعت و راندمان سرورهای خود بود که سیستم توزیع (Distribution) منحصر به فردی برای خود ابداع کرد به نام GFS که مخفف Google File System بود. در پی این موفقیت، انجمن توزیع Apache به فکر گسترش این تکنولوژی در سطح وسیع تری افتاد و سیستم هادوپ به وجود آمد. هادوپ یک فریم ورک یا مجموعه ای از نرم افزارها و کتابخانه هایی است که ساز و کار پردازش حجم عظیمی از داده های توزیع شده را فراهم می کند. در واقع Hadoop را می توان به یک سیستم عامل تشبیه کرد که طراحی شده تا بتواند حجم زیادی از داده ها را بر روی ماشین های مختلف پردازش و مدیریت کند. Apache Spark، یک چارچوب محاسباتی برای داده ­های عظیم است. Spark از MapReduce به عنوان موتور اجرای خود، استفاده نمی­ کند اما بخوبی با هادوپ یکپارچه است. در واقع Spark می­تواند در Yarn اجرا شود و با فرمت داده­ای هادوپ و HDFS کار کند. Spark بیشتر بخاطر توانایی نگهداشتن مجموعه ­داده ه­ای بین کارها، در حافظه، شناخته می­ شود. این قابلیت Spark سبب می­ شود تا سریعتر از جریان کاری MapReduce معادل که مجموعه­ داده­ های همیشه از دیسک بار می­ شوند، عمل کند.
در دوره آموزشی Livelessons Hadoop and Spark Fundamentals با اصول و مبانی هادوپ و اسپارک آشنا می شوید.

هادوپ یک نرم افزار کد باز (Open source) است که برای تقسیم بندی و توزیع فایل های متمرکز به کار می رود. هادوپ تحت لیسانس آپاچی (Apache) ارائه می شود و توسط جاوا برنامه نویسی شده است. امّا هادوپ چگونه به وجود آمد؟ شرکت گوگل در پی افزایش حجم تبادل اطلاعات، به دنبال راه حلّی برای افزایش سرعت و راندمان سرورهای خود بود که سیستم توزیع (Distribution) منحصر به فردی برای خود ابداع کرد به نام GFS که مخفف Google File System بود. در پی این موفقیت، انجمن توزیع Apache به فکر گسترش این تکنولوژی در سطح وسیع تری افتاد و سیستم هادوپ به وجود آمد. هادوپ یک فریم ورک یا مجموعه ای از نرم افزارها و کتابخانه هایی است که ساز و کار پردازش حجم عظیمی از داده های توزیع شده را فراهم می کند. در واقع Hadoop را می توان به یک سیستم عامل تشبیه کرد که طراحی شده تا بتواند حجم زیادی از داده ها را بر روی ماشین های مختلف پردازش و مدیریت کند. MapReduce، یک مدل برنامه نویسی ساده است که برای حل مسائل محاسباتی در مقیاس وسیع و نیز به صورت توزیعی، مورد استفاده قرار می‌گیرد. مفهوم MapReduce توسط گوگل در سال ۲۰۰۳ توسعه داده شد و ارائه شد MapReduce یک چارچوب نرم‌افزاری است که بستری امن و مقیاس پذیر برای توسعه کاربردهای توزیعی فراهم میکند.MapReduce، به زبان‌های مختلف پیاده‌سازی شده است.
در دوره آموزشی Packt Learn By Example - Hadoop, MapReduce for Big Data problems با هادوپ و مپ ریداک برای مشکل های داده های حجیم همراه با مثال آشنا می شوید.

هادوپ یک نرم افزار کد باز (Open source) است که برای تقسیم بندی و توزیع فایل های متمرکز به کار می رود. هادوپ تحت لیسانس آپاچی (Apache) ارائه می شود و توسط جاوا برنامه نویسی شده است. امّا هادوپ چگونه به وجود آمد؟ شرکت گوگل در پی افزایش حجم تبادل اطلاعات، به دنبال راه حلّی برای افزایش سرعت و راندمان سرورهای خود بود که سیستم توزیع (Distribution) منحصر به فردی برای خود ابداع کرد به نام GFS که مخفف Google File System بود. در پی این موفقیت، انجمن توزیع Apache به فکر گسترش این تکنولوژی در سطح وسیع تری افتاد و سیستم هادوپ به وجود آمد. هادوپ یک فریم ورک یا مجموعه ای از نرم افزارها و کتابخانه هایی است که ساز و کار پردازش حجم عظیمی از داده های توزیع شده را فراهم می کند. در واقع Hadoop را می توان به یک سیستم عامل تشبیه کرد که طراحی شده تا بتواند حجم زیادی از داده ها را بر روی ماشین های مختلف پردازش و مدیریت کند.
در دوره آموزشی Packt The Ultimate Hands-on Hadoop با هادوپ و ویژگی های آن آشنا می شوید.

هادوپ یک نرم افزار کد باز (Open source) است که برای تقسیم بندی و توزیع فایل های متمرکز به کار می رود. هادوپ تحت لیسانس آپاچی (Apache) ارائه می شود و توسط جاوا برنامه نویسی شده است. امّا هادوپ چگونه به وجود آمد؟ شرکت گوگل در پی افزایش حجم تبادل اطلاعات، به دنبال راه حلّی برای افزایش سرعت و راندمان سرورهای خود بود که سیستم توزیع (Distribution) منحصر به فردی برای خود ابداع کرد به نام GFS که مخفف Google File System بود. در پی این موفقیت، انجمن توزیع Apache به فکر گسترش این تکنولوژی در سطح وسیع تری افتاد و سیستم هادوپ به وجود آمد. هادوپ یک فریم ورک یا مجموعه ای از نرم افزارها و کتابخانه هایی است که ساز و کار پردازش حجم عظیمی از داده های توزیع شده را فراهم می کند. در واقع Hadoop را می توان به یک سیستم عامل تشبیه کرد که طراحی شده تا بتواند حجم زیادی از داده ها را بر روی ماشین های مختلف پردازش و مدیریت کند.
در دوره آموزشی O'Reilly Learning Path: Hadoop, 2nd Edition با ویرایش دوم آموزش هادوپ و ویژگی های آن آشنا می شوید.

هادوپ یک نرم افزار کد باز (Open source) است که برای تقسیم بندی و توزیع فایل های متمرکز به کار می رود. هادوپ تحت لیسانس آپاچی (Apache) ارائه می شود و توسط جاوا برنامه نویسی شده است. امّا هادوپ چگونه به وجود آمد؟ شرکت گوگل در پی افزایش حجم تبادل اطلاعات، به دنبال راه حلّی برای افزایش سرعت و راندمان سرورهای خود بود که سیستم توزیع (Distribution) منحصر به فردی برای خود ابداع کرد به نام GFS که مخفف Google File System بود. در پی این موفقیت، انجمن توزیع Apache به فکر گسترش این تکنولوژی در سطح وسیع تری افتاد و سیستم هادوپ به وجود آمد. هادوپ یک فریم ورک یا مجموعه ای از نرم افزارها و کتابخانه هایی است که ساز و کار پردازش حجم عظیمی از داده های توزیع شده را فراهم می کند. در واقع Hadoop را می توان به یک سیستم عامل تشبیه کرد که طراحی شده تا بتواند حجم زیادی از داده ها را بر روی ماشین های مختلف پردازش و مدیریت کند.
در دوره آموزشی Udemy Become a Certified Hadoop Developer به شرح و توضیح ویژگی ها و امکانات هادوپ می پردازیم.