Hadoop üzerindeki Batch MapReduce analizleri, veri hacmindeki artıştan sonra geride kalıyor. Ekip, maliyetleri artırmadan yanıt verme hızını nasıl iyileştirebilir?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: İşi Apache Spark ile yeniden yazın..
Neden bu cevap
Apache Spark, MapReduce'a göre daha hızlı veri işleme yetenekleri sunar çünkü verileri bellekte (in-memory) işleyebilir ve daha optimize edilmiş bir yürütme motoruna sahiptir. Bu, özellikle artan veri hacimlerinde performans sorunları yaşayan Batch MapReduce işleri için maliyetleri artırmadan yanıt verme hızını önemli ölçüde iyileştirebilir. Pig ile yeniden yazmak, MapReduce'a bir soyutlama katmanı ekler ancak temel performans sorununu çözmez. Hadoop kümesinin boyutunu artırmak maliyetleri artırır ve soru bunu engellemek istiyor. Küçültmek ve Hive ile yeniden yazmak ise performansı daha da kötüleştirebilir veya yetersiz kalabilir.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez