Índice:
Big data, o nome cativante para grandes volumes de dados estruturados, não estruturados ou semiestruturados, é notoriamente difícil de capturar, armazenar, gerenciar, compartilhar, analisar e visualizar, pelo menos usando aplicativos tradicionais de banco de dados e software. É por isso que as tecnologias de big data têm o potencial de gerenciar e processar grandes volumes de dados de maneira eficaz e eficiente. E é o Apache Hadoop que fornece a estrutura e as tecnologias associadas para processar grandes conjuntos de dados em clusters de computadores de maneira distribuída. Portanto, para realmente entender big data, você precisa entender um pouco sobre o Hadoop. Aqui, veremos os principais termos que você ouvirá em relação ao Hadoop - e o que eles significam.
| Webinar: Big Iron, Conheça Big Data: Liberando Dados de Mainframe com Hadoop & Spark Registre-se aqui |
Mas primeiro, veja como o Hadoop funciona
Antes de entrar no ecossistema Hadoop, você precisa entender claramente duas coisas fundamentais. A primeira é como um arquivo é armazenado no Hadoop; o segundo é como os dados armazenados são processados. Todas as tecnologias relacionadas ao Hadoop funcionam principalmente nessas duas áreas e a tornam mais amigável ao usuário. (Conheça o básico sobre como o Hadoop funciona em Como o Hadoop ajuda a resolver o problema de Big Data.)
Agora, para os termos.
