Avaliações e Detalhes do Produto de Hadoop HDFS

Eu aprecio a alta disponibilidade de dados e a velocidade de processamento de dados. Não há latência em comparação com outros sistemas de arquivos; você não precisa se preocupar com falhas de nós. Sou um dos primeiros usuários do HDFS, e os recursos que ele desenvolveu são incríveis, tornando o sistema holisticamente mais robusto. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Falta de análise em tempo real. Precisamos de processamento extensivo e limpeza de dados antes de podermos fazer qualquer análise. Teria sido ótimo se houvesse alguma inteligência que permitisse pelo menos um nível elevado de análise. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

hadoop hdfs foi desenvolvido usando design de sistema de arquivos. que mantém uma grande quantidade de dados e fornece fácil acesso. hadoop armazena grandes dados, arquivo que é armazenado em várias máquinas. isso é o melhor sobre hadoop hdfs Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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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. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A melhor parte do Hadoop HDFS é usada para replicar dados e sua arquitetura é fácil de aprender e implementar. Ajuda no processamento de arquivos maiores em um curto período de tempo e nos ajuda a melhorar o desempenho. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gerenciar ou desenvolver aplicativos complexos será desafiador. A principal questão é que ele suporta apenas o processamento em lote, não o processamento de dados em tempo real, e não é adequado para dados mínimos. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Isso muda completamente nossa velocidade de processamento, pois é um sistema de arquivos distribuído que ajuda a fazer processamento paralelo, resolvendo assim nosso problema de processamento de terabytes de dados com escalabilidade horizontal. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É uma configuração muito cara, pois precisa de nós que são basicamente CPUs que exigem muito dinheiro para configurar o cluster. Além disso, o problema de arquivos pequenos significa que não podemos armazenar arquivos pequenos devido ao problema de manuseio de informações de metadados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

HDFS existe há algum tempo. Há uma abundância de documentação e suporte da comunidade disponíveis. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Interagir com HDFS autenticado por Kerberos pode ser esotérico e difícil de entender inicialmente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Instalação de tolerância a falhas, quando o nó de dados falha, ele pode usar o outro, pois o fator de replicação é 3. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Suporta apenas o mecanismo de processamento em lote, não pode produzir saída em tempo real. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Hadoop é uma estrutura de código aberto amplamente utilizada para armazenar e processar conjuntos de dados extensivos devido à sua escalabilidade, eficiência de custo, tolerância a falhas, etc. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Hadoop tem algumas desvantagens, como sua complexidade, curva de aprendizado acentuada, alta exigência de hardware. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Hadoop é muito rápido e flexível em relação aos dados para implementar e melhorar a qualidade dos dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

De acordo com a minha experiência, o Hadoop não tem desvantagens de acordo com a minha experiência. Análise coletada por e hospedada no G2.com.