Reseñas y detalles del producto de Hadoop HDFS

Aprecio la alta disponibilidad de datos y la velocidad de procesamiento de datos. No hay latencia en comparación con otros sistemas de archivos; no necesitas preocuparte por fallos de nodos. Soy uno de los primeros usuarios de HDFS, y las características que ha desarrollado son increíbles, haciendo que el sistema sea holísticamente más robusto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Falta de análisis en tiempo real. Necesitamos un procesamiento extenso y limpieza de datos antes de poder realizar cualquier análisis. Habría sido genial si hubiera alguna inteligencia que permitiera al menos un nivel alto de análisis. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hadoop HDFS fue desarrollado utilizando el diseño de sistemas de archivos. que contiene una gran cantidad de datos y proporciona fácil acceso. Hadoop almacena grandes datos, archivos que se almacenan en múltiples máquinas. esto es lo mejor de Hadoop HDFS. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

no hay nada que no guste. recomendaría Hadoop HDFS a las empresas. Hadoop HDFS es la mejor solución para empresas. es una solución de nivel empresarial. no hay nada que no guste. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

It scales well with large datasets and provides high throughput for storing large files. It is open source, and the community is quite vibrant for helping in resolving issues. Plugins are available in multiple languages to use HDFS. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

It's not fully HA even with 3-node HA deployment. If the two namenode servers go down, the HDFS cluster goes down. The throughput decreases if there are a lot of small files. And the data is not evenly stored across all the datanodes; not sure if it is related to our deployment configurations. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La mejor parte de Hadoop HDFS se utiliza para replicar datos y su arquitectura es fácil de aprender e implementar. Ayuda en el procesamiento de archivos más grandes en un corto período de tiempo y nos ayuda a mejorar el rendimiento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Gestionar o desarrollar aplicaciones complejas será un desafío. Lo principal es que solo admite el procesamiento por lotes, no el procesamiento de datos en tiempo real, y no es adecuado para datos mínimos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

HDFS ensures high fault tolerance through data replication across multiple nodes in the cluster, typically maintaining three copies of each data block. This replication strategy guarantees data availability in case of node failures, as HDFS automatically redirects requests to alternative replicas, thus preserving data integrity and reliability. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

HDFS is primarily designed for batch processing and may not be the best choice for low-latency or real-time processing needs. Its data replication and block-based storage model introduce inherent delays in data access and processing, which diminish its suitability for real-time analytics or interactive queries. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Cambia completamente nuestra velocidad de procesamiento ya que es un sistema de archivos distribuido que ayuda a realizar el procesamiento en paralelo, lo que resuelve nuestro problema de procesamiento de terabytes de datos con escalado horizontal. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es una configuración muy costosa ya que necesita nodos que son básicamente en sí mismos CPU que requieren mucho dinero para configurar el clúster, además el problema de los archivos pequeños significa que no podemos almacenar archivos pequeños debido al problema de manejo de la información meta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

HDFS ha existido durante un tiempo. Hay una gran cantidad de documentación y apoyo de la comunidad disponible. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Interactuar con HDFS autenticado por Kerberos puede ser esotérico y difícil de entender inicialmente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Instalación de tolerancia a fallos, cuando un nodo de datos falla, puede usar el otro ya que el factor de replicación es 3. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Soporta solo el motor de procesamiento por lotes, no puede producir salida en tiempo real. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hadoop es un marco de código abierto ampliamente utilizado para almacenar y procesar conjuntos de datos extensos debido a su escalabilidad, eficiencia de costos, tolerancia a fallos, etc. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hadoop tiene algunas desventajas como su complejidad, curva de aprendizaje pronunciada, alto requerimiento de hardware. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hadoop es muy rápido y flexible hacia los datos para implementar y mejorar la calidad de los datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Según mi experiencia, Hadoop no tiene desventajas según mi experiencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.