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Hadoop HDFS Funktionen
Welche Funktionen hat Hadoop HDFS?
Datenbank
- Datenerfassung in Echtzeit
- Datenverteilung
- Data Lake
Integrationen
- Hadoop-Integration
- Spark-Integration
Plattform
- Maschinelle Skalierung
- Datenaufbereitung
- Spark-Integration
Verarbeitung
- Cloud-Verarbeitung
- Workload-Verarbeitung
Top-bewertete Hadoop HDFS Alternativen
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Hadoop HDFS Kategorien auf G2
Filter für Funktionen
Datenbank
Datenerfassung in Echtzeit | Wie in 41 Hadoop HDFS Bewertungen berichtet. Sammelt, speichert und organisiert riesige, unstrukturierte Daten in Echtzeit | 85% (Basierend auf 41 Bewertungen) | |
Datenverteilung | Basierend auf 45 Hadoop HDFS Bewertungen. Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Rechenclustern | 91% (Basierend auf 45 Bewertungen) | |
Data Lake | Erstellt ein Repository zum Sammeln und Speichern von Rohdaten von Sensoren, Geräten, Maschinen, Dateien usw. 39 Rezensenten von Hadoop HDFS haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 90% (Basierend auf 39 Bewertungen) |
Integrationen
Hadoop-Integration | Basierend auf 43 Hadoop HDFS Bewertungen. Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus | 91% (Basierend auf 43 Bewertungen) | |
Spark-Integration | Basierend auf 39 Hadoop HDFS Bewertungen. Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus | 89% (Basierend auf 39 Bewertungen) |
Plattform
Maschinelle Skalierung | Erleichtert die Ausführung und Skalierung der Lösung auf einer großen Anzahl von Maschinen und Systemen 39 Rezensenten von Hadoop HDFS haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 84% (Basierend auf 39 Bewertungen) | |
Datenaufbereitung | Kuratiert gesammelte Daten für Big-Data-Analyselösungen, um sie zu analysieren, zu manipulieren und zu modellieren Diese Funktion wurde in 42 Hadoop HDFS Bewertungen erwähnt. | 86% (Basierend auf 42 Bewertungen) | |
Spark-Integration | Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus Diese Funktion wurde in 39 Hadoop HDFS Bewertungen erwähnt. | 89% (Basierend auf 39 Bewertungen) |
Verarbeitung
Cloud-Verarbeitung | Basierend auf 35 Hadoop HDFS Bewertungen. Verlagerung der Big-Data-Erfassung und -Verarbeitung in die Cloud | 89% (Basierend auf 35 Bewertungen) | |
Workload-Verarbeitung | Verarbeitet Batch-, Echtzeit- und Streaming-Daten-Workloads in einzelnen, mandantenfähigen oder Cloud-Systemen 40 Rezensenten von Hadoop HDFS haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 86% (Basierend auf 40 Bewertungen) |
Hadoop HDFS Vergleiche
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