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Connected Car: Big Data und das Auto
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Apache Hive – das Data Warehouse für Hadoop
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Hive arbeitet mit dem Schema-on-Read-Ansatz (SoR). Ihre Daten werden unverändert im HDFS abgelegt und erst bei Anfragen mittels „ETL on the fly“ gegen das Schema geprüft. Dieser Ansatz lädt Ihre Daten wesentlich schneller und erspart das Parsen, Lesen und Konvertieren in das datenbankinterne Format.
Erfahren Sie in unserem Artikel mehr über die zahlreichen Vorteile von Hive und migrieren Sie Ihre Daten erfolgreich mit Apache Hive in Hadoop.
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Apache Hadoop – ein bewährtes Open Source-Framework
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Analysieren Sie Ihre Daten flexibel, kostengünstig und hochperformant. Sie können mit Hadoop nicht nur riesige Datenmengen speichern, sondern auch Rohdaten, die Sie für spätere, wertvolle Analysen nutzen können.
Hadoop verarbeitet Ihre Daten über voneinander verteilte Systeme, die unabhängig voneinander ihre Aufgaben erfüllen, was zu einer schnellen Verarbeitungsgeschwindigkeit führt.
Erfahren Sie mehr über die Vorteile von Hadoop in unserem Artikel.
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10 Big Data-Technologien, die Sie kennen sollten
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Mit der richtigen Big Data-Technologie gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten, die Ihr Unternehmen wertvoller machen und Ihnen einen klaren Wettbewerbsvorteil gegenüber Ihrer Konkurrenz verschaffen.
Unser Artikel verrät Ihnen die 10 Big Data-Technologien, die Ihnen dabei helfen, aus Big Data den maximalen Nutzen für Ihr Unternehmen zu ziehen.
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