ПРЕИМУЩЕСТВА
Распределенная обработка
Hadoop использует модель MapReduce для параллельной обработки данных, что обеспечивает высокую скорость обработки
Обработка больших объемов данных
Hadoop способен обрабатывать петабайты и экзабайты данных, что делает его идеальным для больших наборов данных.
Масштабируемость
Hadoop может легко масштабироваться от одной машины до тысяч серверов. Каждый сервер в Hadoop хранит и обрабатывает данные, что позволяет системе обеспечивать непрерывную обработку данных даже при отказе сервера
Гибкость
Hadoop может обрабатывать любые типы данных. Он может быть использован для широкого спектра целей, таких как аналитика в реальном времени, обработка данных и машинное обучение
Отказоустойчивость
Hadoop автоматически сохраняет данные на нескольких узлах для обеспечения надежности. Если один узел отказывает, данные автоматически перенаправляются на другой узел, и обработка продолжается без прерываний
/ Решим ваши задачи
Напишите нам
Обсудим все детали и разработаем план действий по внедрению цифровых продуктов для вашего бизнеса
Последние события
4 июняBuilding the Cloud — Episode 6. Overlay Network
10 июняGo Up: облачный митап для разработчиков от MWS
30 апреляBuilding the Cloud — Episode 5. Key Management Service
29 апреля5 функций MWS Tables, которые упростят совместную работу команд
23 апреляПочему не стоит инвестировать 2 года в платформу инференса LLM?
16 апреляВиртуализация на площадке заказчика: от OpenStack до контейнерной платформы
3 апреляBuilding the Cloud — Episode 4. Underlay Network
27 мартаОблачный митап от MWS в Сочи: выше гор только облака- 25 мартаMWS TABLE. Командная работа: проектируем решения для бизнеса
20 мартаРоботизация и BI: от данных к управленческим решениям
13 мартаСокращаем расходы на офис: что учесть при переходе на VDI
3 мартаBuilding the Cloud — Episode 3. Object Storage
