Big Data incluye sistemas como Mongo que proporcionan capacidades operativas para cargas de trabajo interactivas en tiempo real donde los datos se capturan y almacenan principalmente. Data Scientist Expert y adquiere un conocimiento profundo sobre el perfil de Desarrollo, Administración y Análisis e integración de múltiples sistemas juntos. Big las tecnologías de datos son importantes map Reduce proporciona un nuevo método de análisis de datos en el que puede https://goo.gl/koYPSt es complementario a las capacidades proporcionadas por SQL, y un sistema basado en Map Reduce que puede ampliarse desde servidores individuales a miles de máquinas de gama alta y baja para proporcionar un análisis más preciso, lo que puede conducir a una toma de decisiones más concreta que resulte en una mayor eficiencia operativa, reducciones de costos y riesgos reducidos para el negocio.
La programación de Map Reduce no es una buena combinación para todos los problemas. Es bueno para problemas simples de solicitud de información que se pueden dividir en unidades independientes, pero no es eficiente para tareas analíticas iterativas e interactivas. Map Reduce es intensivo en archivos. Debido a que los nodos no se comunican entre sí, excepto a través de ordenaciones y barajamientos, los algoritmos iterativos requieren múltiples fases de map-shuffle / sort-reduce para completarse. Esto crea múltiples archivos entre las fases de Map Reduce y es eficiente para la computación analítica avanzada.
Hay una brecha de talento ampliamente reconocida. Puede ser difícil encontrar programadores de nivel de entrada que tengan suficientes habilidades de Java para ser productivos con Map Reduce. Esa es una razón por la que los proveedores de distribución están compitiendo para poner la tecnología relacional (SQL) por encima de Hadoop. Es mucho más fácil encontrar programadores con habilidades SQL que las habilidades Map Reduce. Y, la administración de Hadoop parece parte del arte y de la ciencia, lo que requiere un conocimiento de bajo nivel de los sistemas operativos, el hardware y la configuración del kernel de Hadoop.
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Seguridad de datos. Otro desafío se centra en los problemas de seguridad de datos fragmentados, aunque están surgiendo nuevas herramientas y tecnologías. El protocolo de autenticación Kerberos es un gran paso hacia la seguridad de los entornos Hadoop.