Recensioni e Dettagli del Prodotto Hadoop HDFS

HDFS fa ancora una cosa davvero bene: memorizzare file di grandi dimensioni su più macchine con una solida tolleranza ai guasti. È ottimo per carichi di lavoro batch e funziona a meraviglia quando è abbinato a Spark, Hive o ai tradizionali lavori Hadoop. Una volta configurato correttamente, è stabile e svolge il suo lavoro silenziosamente in background. Per le pipeline di big data tradizionali, on-premise, è un cavallo di battaglia affidabile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Diciamoci la verità, HDFS non sta al passo con i tempi. Nel mondo odierno del cloud-native, serverless, e dello storage auto-scalabile, HDFS sembra come usare un Nokia in un mondo di iPhone. Scalare significa più hardware, più mal di testa. Gestire NameNode/SecondaryNameNode è come fare da babysitter: un passo falso e il tuo cluster fa i capricci.

Gestisce bene i file di grandi dimensioni, ma se gli dai troppi file piccoli si blocca. Manca anche della flessibilità e dell'efficienza dei costi dello storage cloud, non ha la sensazione di un servizio gestito, e non chiedere nemmeno dell'accesso a livello di oggetto.

Sicurezza, aggiornamenti e manutenzione? Un lavoro a sé stante. Finirai per aver bisogno di un team dedicato solo per mantenere le cose in ordine. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La cosa che mi piace di più di Hadoop è che è estremamente facile da usare e implementare. Lavoro con i big data e l'archiviazione è più conveniente con Hadoop. Trasformare e modellare i dati è facile con Hadoop. La sua caratteristica di scalabilità mi aiuta a memorizzare grandi quantità di dati rapidamente quando necessario. Grazie all'elaborazione parallela, è piuttosto veloce. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'unica cosa negativa di Hadoop è che non consente l'elaborazione in tempo reale dei dati come alcuni altri sistemi di file e archiviazione distribuiti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Aiuta a gestire una grande quantità di dati molto facilmente. Come qualcuno che utilizza il server Mssql, esplorare e lavorare con Hadoop Hdfs è stato molto positivo e offre una nuova esplorazione alla tua conoscenza, quindi complessivamente molto buono ed efficiente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Finora il processo è stato conveniente, naturalmente come principiante se si perde qualcosa che potrebbe causare problemi come comprendere hdfs potrebbe essere difficile, ma se ci si prende cura una volta, allora è ovvio che il processo procede senza intoppi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'archiviazione di grandi quantità di dati in cluster da parte di Hadoop rende i dati tolleranti ai guasti, sicuri e consente un'elaborazione più veloce e scalabilità. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non c'è nulla che non mi sia piaciuto di HDFS, ma non è facile da accedere, bisogna imparare e installare Hadoop per usare HDFS. Potrebbe essere meglio se ci fosse un'interfaccia utente speciale per memorizzare i dati usando HDFS direttamente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Aiuta a gestire una grande quantità di dati in modo molto fluido, e ha anche molti strumenti che lo rendono sempre più produttivo da gestire, ha dato un approccio completamente nuovo e buono per gestire i dati dell'azienda. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Si può dire che ha molti strumenti per ogni nuovo approccio in Hadoop, ma a volte diventa anche faticoso lavorare con i dati, poiché è necessario un diverso strumento per applicare ogni parte dell'analisi dei dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Grandi volumi di dati possono essere gestiti facilmente con Hadoop HDFS, che può scalare man mano che le tue esigenze cambiano. Anche di fronte a guasti, garantisce che i dati siano costantemente accessibili e affidabili. Hadoop HDFS è una soluzione flessibile che funziona bene con altri strumenti nell'ecosistema Hadoop grazie alla sua architettura a basso costo e alla capacità di elaborare molti tipi di dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ci sono problemi con Hadoop HDFS da considerare. Per molti piccoli file, causa ritardi e rallentamenti. Ci sono limiti per i compiti in tempo reale. La configurazione e la gestione di Hadoop HDFS possono essere impegnative, e la replica dei dati aumenta la necessità di spazio di archiviazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Una delle cose che mi piace di più di Hadoop HDFS è la sua capacità di gestire enormi quantità di dati su più nodi. È progettato per distribuire dati e compiti di elaborazione, rendendolo altamente scalabile e tollerante ai guasti. Un'altra grande caratteristica è il suo meccanismo di recupero dai guasti, che garantisce la disponibilità dei dati anche in caso di guasti ai nodi. Inoltre, Hadoop HDFS offre un modo semplice ed efficiente per memorizzare e recuperare dati, rendendolo una scelta popolare per l'elaborazione e l'analisi dei big data. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

In primo luogo, HDFS può avere una latenza relativamente alta per le operazioni su file di piccole dimensioni a causa del sovraccarico di memorizzazione dei metadati. In secondo luogo, la sua dipendenza da Java può rappresentare una difficoltà per gli sviluppatori abituati ad altri linguaggi di programmazione. In terzo luogo, Hadoop HDFS manca di supporto integrato per il controllo degli accessi a grana fine, richiedendo una configurazione aggiuntiva per misure di sicurezza robuste. Inoltre, la complessità della configurazione e gestione dei cluster HDFS può rappresentare una curva di apprendimento per i nuovi arrivati. Infine, Hadoop HDFS potrebbe non essere la scelta ideale per scenari di elaborazione dati in tempo reale a causa della sua natura orientata ai batch. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

HDFS High Throughput è perfettamente progettato per memorizzare, analizzare e trasmettere grandi file e dati. Con la sua enfasi sulle operazioni di lettura e scrittura sequenziali, sono possibili alti tassi di throughput. Per questo motivo, HDFS è una buona scelta per carichi di lavoro che richiedono molti dati e l'elaborazione in batch. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Hadoop HDFS offre tecniche di controllo degli accessi semplici, tuttavia in alcune circostanze aziendali, queste potrebbero non essere sufficienti. Potrebbe essere necessario eseguire configurazioni e gestioni aggiuntive per funzionalità di sicurezza avanzate come il controllo degli accessi dettagliato, la crittografia e l'integrazione con sistemi di sicurezza esterni in materia di sicurezza e controllo degli accessi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Hadoop HDFS può essere facilmente scalato per gestire quantità maggiori di dati. Questo viene fatto aggiungendo più nodi al cluster Hadoop. Ha anche molte funzionalità come il supporto nativo per grandi set di dati, una maggiore tolleranza ai guasti e può anche fornire un accesso ai dati ad alta velocità. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

HDFS ha delle limitazioni come il fatto che non è adatto per grandi dataset, ha una velocità di elaborazione lenta e non supporta l'elaborazione in tempo reale, con una latenza più alta. Ma nel complesso è una buona esperienza. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il sistema di file Hadoop è molto migliore del sistema di file tradizionale in molti modi. Ha molte funzionalità come il supporto nativo per set di dati più grandi, una maggiore tolleranza ai guasti e può anche fornire un accesso ai dati ad alta velocità per applicazioni con set di dati su larga scala. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ci sono alcune limitazioni di HDFS, come il fatto che non è adatto per piccoli dataset, la velocità di elaborazione è lenta, non c'è elaborazione dei dati in tempo reale, è un po' più difficile da usare e la latenza è un po' più alta. Ma nel complesso, è una buona esperienza. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.