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Found 3 results

  1. In un periodo informatico in cui si stanno affermando i big data esiste una domanda sempre maggiore per modalità veloci di analisi di questi grandi archivi gestiti da Hadoop, preferibilmente svolte i... Continua a leggere, clicca qui.
  2. Hadoop è un grande esempio di come*le nuove tecnologie IT possano materializzarsi in posti improbabili ed essere applicate in modi inaspettati.*Concepito dalla comunità open source, Google, Yaho e altre compagnie insieme, questo framework di programmazione è emerso come una soluzione promettente al problema dei big data.*E\' possibile che Hadoop sia pronto per le aziende entro il prossimo anno e mezzo. Incoraggiate dall\'arrivo di innovativi rivenditori di Hadoop, molte delle maggiori compagnie IT, incluse eBay, Bank of America e JP Morgan, stanno sperimentando sviluppi di Hadoop. Andiamo a citare i fattori chiave che devono essere verificati per incoraggiarne l\'adozione nel mainstream, rendendo il 2012 ed il 2013 gli anni dell\'esplosione di Hadoop. 1. SQL come ponte di passaggio ad Hadoop Il primo ostacolo che Hadoop deve superare è far dimenticare le sue origini. In quanto prodotto della comunità open source Hadoop ed i suoi svariati cloni sono visti negativamente dai negozi IT tradizionali, con sospetto e repulsione. Un\'interfaccia SQL può aiutare a colmare il gap tra le tecnologie future e quelle correnti. Le organizzazioni stanno già comprando strumenti Hadoop che offrono svariati livelli di compatibilità SQL, ci aspettiamo quindi che Hadoop acquisisca un supporto SQL sempre più profondo, e Hive come interfaccia SQL open source per Hadoop è un buon inizio. 2. Aumento delle performance di Hadoop Una delle principali ragioni che devono spingere ad usare Hadoop è la sua estrema scalabilità. Finora questa scalabilità è spesso arrivata al prezzo di significative penalizzazioni nelle prestazioni, incluso un livello storage che richiede un ampio scan tra i file system.*Fortunatamente tutta l\'industria di Hadoop, incluso un popoloso gruppo di startup (Cloudera, Hadapt, Hortonworks, MapR), l\'effervescente comunità open source e compagnie storiche come IBM stanno aggressivamente affrontando questi problemi di performance. La prossima v... Continua a leggere, clicca qui.
  3. Il blog di Google rende noti alcuni esperimenti provati dagli ingegneri dell'azienda nella riordinazione dei dati, un primo esperimento con un terabyte di dati per poi passare ad un ordine di grandezza superiore, processare un petabyte. Record guadagnato grazie ad una durata totale dell'operazione di sei ore, lavorando con 4000 macchine e 48.000 hard disks. Leggi la News
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