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DE Schließen Sie das „Checking Hadoop Services“-Fenster. Um das „Hadoop Cluster Connection“-Fenster zu schließen und die Metadaten zu erstellen, klicken Sie auf Finish.

• Checking Hadoop Services
• -Fenster
• Hadoop Cluster Connection
• -Fenster zu schließen
• Metadaten zu erstellen

DE Schließen Sie das „Checking Hadoop Services“-Fenster. Um den „Hadoop Cluster Connection“-Assistenten zu schließen und die Metadaten zu erstellen, klicken Sie auf Finish.

• Checking Hadoop Services
• -Fenster
• Hadoop Cluster Connection
• -Assistenten zu schließen
• Metadaten zu erstellen

DE Erweitern Sie im Project Repository den Bereich Metadata, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf Hadoop Cluster und klicken Sie anschließend auf Create Hadoop Cluster, um den Assistenten zu öffnen.

• Repository den Bereich
• Cluster
• klicken Sie anschließend
• Create Hadoop Cluster

DE MapReduce ist ein Programmiermodell bzw. Muster im Hadoop-Framework, das für den Zugriff auf Big Data im Hadoop File System (HDFS) verwendet wird. Es ist eine Kernkomponente, die für das Funktionieren des Hadoop-Frameworks unabdingbar ist.

• bzw
• Muster im Hadoop-Framework
• Zugriff auf Big
• Hadoop File System
• HDFS
• Kernkomponente
• Funktionieren des Hadoop-Frameworks

DE Der Adaface Hadoop-Online-Test eignet sich ideal für das Vorsprung von Bekanntmachungen von Kandidaten, die sich für Rollen wie Hadoop-Entwickler oder Tester und Hadoop-Administratoren beantragen.

• Adaface Hadoop-Online-Test eignet
• Bekanntmachungen von Kandidaten
• Rollen wie Hadoop-Entwickler
• Tester
• Hadoop-Administratoren

DE Cluster Join erlaubt die mühelose Cluster-Einrichtung und Expansion bestehender Cluster. Nachdem Sie einen Knoten oder ein Cluster erstellt haben, können Sie ohne die manuelle Replikation von Konfigurationen neue Knoten hinzufügen.

• Cluster Join erlaubt
• mühelose Cluster-Einrichtung
• Expansion bestehender Cluster
• Knoten

DE Cluster Join erlaubt die mühelose Cluster-Einrichtung und Expansion bestehender Cluster. Nachdem Sie einen Knoten oder ein Cluster erstellt haben, können Sie ohne die manuelle Replikation von Konfigurationen neue Knoten hinzufügen.

• Cluster Join erlaubt
• mühelose Cluster-Einrichtung
• Expansion bestehender Cluster
• Knoten

DE Geben Sie im Authentifizierungsfeld des „Hadoop Cluster Connection“-Assistenten den Benutzernamen student ein und klicken Sie auf Check Services

• Hadoop Cluster Connection
• -Assistenten den Benutzernamen
• Services

DE In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie Hadoop-Cluster-Metadaten erstellen, indem Sie die Konfiguration aus den Hadoop-Konfigurationsdateien importieren.

• diesem Tutorial erfahren
• Hadoop-Cluster-Metadaten erstellen
• Hadoop-Konfigurationsdateien

DE YARN verwaltet Ressourcen in einem Hadoop-Cluster basierend auf der Cluster-Kapazität und -Last

• YARN verwaltet Ressourcen
• Cluster-Kapazität
• Last

DE YARN verwaltet Ressourcen in einem Hadoop-Cluster basierend auf der Cluster-Kapazität und -Last

• YARN verwaltet Ressourcen
• Cluster-Kapazität
• Last

DE OCFS2 (Oracle Cluster File System 2) ist ein allgemeines, POSIX-fähiges Cluster-Dateisystem für gemeinsam genutzte Laufwerke, das die Erstellung hochverfügbarer Anwendungs-Cluster ermöglicht

• Oracle Cluster File
• allgemeines
• genutzte Laufwerke
• Erstellung hochverfügbarer Anwendungs-Cluster

DE Der Cluster mit dem Namen Cluster 1 erscheint in der Liste der gefundenen Cluster.

• Liste der gefundenen

DE OCFS2 (Oracle Cluster File System 2) ist ein allgemeines, POSIX-fähiges Cluster-Dateisystem für gemeinsam genutzte Laufwerke, das die Erstellung hochverfügbarer Anwendungs-Cluster ermöglicht

• Oracle Cluster File
• allgemeines
• genutzte Laufwerke
• Erstellung hochverfügbarer Anwendungs-Cluster

DE Wenn du die Daten eingegeben hast, gehst du auf test connection. Bei erfolgreicher Überprüfung erhältst du die Information Connection to Database Successful

• eingegeben hast
• connection
• erfolgreicher Überprüfung erhältst
• Information Connection to
• Successful

DE Wenn du die Daten eingegeben hast, gehst du auf test connection. Bei erfolgreicher Überprüfung erhältst du die Information Connection to Database Successful

• eingegeben hast
• connection
• erfolgreicher Überprüfung erhältst
• Information Connection to
• Successful

DE Wenn du die Daten eingegeben hast, gehst du auf test connection. Bei erfolgreicher Überprüfung erhältst du die Information Connection to Database Successful

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• erfolgreicher Überprüfung erhältst
• Information Connection to
• Successful

DE Pushdown-Verarbeitung auf Hadoop- oder Spark-Engines. Während Daten durch die Pipeline fließen, wird automatisch generierte Transformationslogik per Pushdown zur Verarbeitung an Hadoop oder Spark weitergeleitet.

• Pushdown-Verarbeitung auf Hadoop-
• Spark-Engines
• Pipeline fließen
• automatisch generierte Transformationslogik
• Pushdown zur Verarbeitung
• Hadoop
• Spark

DE Hadoop besteht nicht nur aus einer einzigen Anwendung, es ist vielmehr eine Plattform mit unterschiedlichen Komponenten, die eine verteilte Datenspeicherung und -verarbeitung ermöglichen. Zusammen bilden diese Komponenten das Hadoop-Ökosystem.

• einzigen Anwendung
• vielmehr eine Plattform
• unterschiedlichen Komponenten
• verteilte Datenspeicherung
• verarbeitung ermöglichen

DE Der Hadoop-Online-Test hilft Ihnen, Kandidaten zu erfahren. Befragen Sie nur Kandidaten mit bewährten praktischen technischen Know-how in der Entwicklung und der Programmierung von Hadoop.

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• Entwicklung

DE Wichtige Hadoop-Ökosystemprojekte wie Apache Hive und Apache Pig verwenden Apache Tez ebenso wie eine wachsende Anzahl von Datenzugriffsanwendungen von Drittanbietern, die für das breitere Hadoop-Ökosystem entwickelt wurden.

• Hive
• Apache Pig verwenden
• Drittanbietern
• breitere Hadoop-Ökosystem entwickelt

DE Pushdown-Verarbeitung auf Hadoop- oder Spark-Engines. Während Daten durch die Pipeline fließen, wird automatisch generierte Transformationslogik per Pushdown zur Verarbeitung an Hadoop oder Spark weitergeleitet.

• Pushdown-Verarbeitung auf Hadoop-
• Spark-Engines
• Pipeline fließen
• automatisch generierte Transformationslogik
• Pushdown zur Verarbeitung
• Hadoop
• Spark

DE Wichtige Hadoop-Ökosystemprojekte wie Apache Hive und Apache Pig verwenden Apache Tez ebenso wie eine wachsende Anzahl von Datenzugriffsanwendungen von Drittanbietern, die für das breitere Hadoop-Ökosystem entwickelt wurden.

• Hive
• Apache Pig verwenden
• Drittanbietern
• breitere Hadoop-Ökosystem entwickelt

DE Der Entwurf für Enterprise Hadoop enthält die ursprünglichen Datenspeicherungs- und -verarbeitungsebenen von Apache Hadoop

• Entwurf für Enterprise
• enthält die ursprünglichen
• verarbeitungsebenen von Apache

DE Die Mitarbeiter von Cloudera haben mehr (über 20) erfolgreiche Hadoop-Ökosystemprojekte als jeder Mitbewerber gegründet, einschließlich Apache Hadoop selbst.

• Mitarbeiter von Cloudera
• Mitbewerber gegründet
• einschließlich Apache Hadoop

DE Für diese Anleitung benötigen Sie Talend Data Fabric Studio Version 6 und ein Hadoop-Cluster: Cloudera CDH Version 5.4.

• Anleitung benötigen Sie
• Data Fabric Studio
• Hadoop-Cluster
• Cloudera CDH Version

DE Um sicherzustellen, dass die Hadoop-Clusterverbindungs- und HDFS-Verbindungsmetadaten im Project Repository erstellt wurden, erweitern SieHadoop Cluster.

• sicherzustellen
• Hadoop-Clusterverbindungs-
• HDFS-Verbindungsmetadaten im Project
• erstellt wurden
• erweitern SieHadoop

DE Dieses Tutorial basiert auf Talend Data Fabric Studio Version 6 und einem Hadoop-Cluster: Cloudera CDH Version 5.4.

• Dieses Tutorial basiert
• Talend Data Fabric
• Version
• Hadoop-Cluster
• Cloudera CDH Version

DE Um die Konfiguration in die erstellten Hadoop-Cluster-Metadaten zu importieren, klicken Sie auf Finish.

• Hadoop-Cluster-Metadaten zu importieren

DE Erweitern Sie im Repository den Bereich Hadoop Cluster. Die Metadatendefinition ist jetzt verfügbar.

• Bereich Hadoop Cluster

DE Die soeben erstellte Hadoop-Cluster-Metadaten-Definition kann ab sofort für Talend-Jobs genutzt werden.

• soeben erstellte Hadoop-Cluster-Metadaten-Definition
• sofort für Talend-Jobs

DE In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie Hadoop-Cluster-Metadaten automatisch durch eine Verbindung zu Cloudera Manager erstellen.

• diesem Tutorial erfahren
• Verbindung zu Cloudera

DE Erweitern Sie im Repository den Bereich Hadoop Cluster. Die Metadatendefinitionen sind jetzt verfügbar.

• Bereich Hadoop Cluster

DE Dieses Tutorial basiert auf Talend Data Fabric Studio Version 6 und einem Hadoop-Cluster: Cloudera CDH Version 5.4

• Dieses Tutorial basiert
• Talend Data Fabric
• Version
• Hadoop-Cluster
• Cloudera CDH Version

DE Stellen Sie sicher, dass die Metadaten für die Hadoop-Cluster-Verknüpfung und die HDFS-Verknüpfung im Projekt-Repository angelegt wurden.

• Stellen Sie sicher
• HDFS-Verknüpfung im Projekt-Repository

DE Dieser praktische Leitfaden zeigt Entwicklern und Systemadministratoren, wie sie cloudbasierte Hadoop Cluster effizient in den AWS-, Microsoft Azure- und Google Cloud Platform-Services installieren, verwenden und verwalten können. Erfahren Sie, wie Sie:

• praktische Leitfaden zeigt
• Systemadministratoren
• cloudbasierte Hadoop Cluster
• AWS-
• Microsoft Azure-
• Google Cloud Platform-Services
• verwenden
• Erfahren Sie

DE Hadoop-Cluster in der Cloud Ihrer Wahl einrichten und ausführen.

• Ihrer Wahl einrichten

DE Ein Beispiel: Ein Hadoop-Cluster aus 20.000 preiswerten Commodity-Servern mit jeweils 256 MB großen Datenblöcken kann rund 5 TB an Daten gleichzeitig verarbeiten

• Beispiel
• Hadoop-Cluster aus preiswerten
• jeweils MB großen
• gleichzeitig verarbeiten

DE Insbesondere für MapReduce ist es mit Talend Studio einfacher, Jobs zu erstellen, die im Hadoop-Cluster laufen können, Parameter wie Mapper- und Reducer-Klasse zuzuweisen und Eingabe- sowie Ausgabeformate etc. festzulegen.

• Insbesondere für MapReduce
• Talend Studio einfacher
• Jobs zu erstellen
• Parameter wie Mapper-
• Reducer-Klasse zuzuweisen
• Eingabe- sowie Ausgabeformate

DE Sobald Sie einen Talend MapReduce-Job erstellen (dieser unterscheidet sich von der Definition eines Apache Hadoop-Jobs), können Sie ihn als Service, als ausführbare Datei oder als eigenständigen Job implementieren, der nativ im Big Data-Cluster läuft

• MapReduce-Job erstellen
• Definition eines Apache
• ihn als Service
• ausführbare Datei
• eigenständigen Job implementieren
• nativ im Big
• läuft

DE Im Hadoop-Framework dient er als Administrationstool mit einer zentralisierten Registrierung, die über Informationen zum Cluster der verteilten Server verfügt

• Hadoop-Framework dient er
• Registrierung
• Cluster der verteilten
• verfügt

DE Kafka ist ein verteiltes Publish-Subscribe-Messaging-System, das häufig zusammen mit Hadoop für schnellere Datentransfers genutzt wird. Ein Kafka-Cluster besteht aus einer Gruppe von Servern, die als Vermittler zwischen Producern und Consumern dient.

• Publish-Subscribe-Messaging-System
• schnellere Datentransfers genutzt
• Gruppe von Servern
• Vermittler zwischen Producern
• Consumern

DE Dieser praktische Leitfaden zeigt Entwicklern und Systemadministratoren, wie sie cloudbasierte Hadoop Cluster effizient in den AWS-, Microsoft Azure- und Google Cloud Platform-Services installieren, verwenden und verwalten können. Erfahren Sie, wie Sie:

• praktische Leitfaden zeigt
• Systemadministratoren
• cloudbasierte Hadoop Cluster
• AWS-
• Microsoft Azure-
• Google Cloud Platform-Services
• verwenden
• Erfahren Sie

DE Hadoop-Cluster in der Cloud Ihrer Wahl einrichten und ausführen.

• Ihrer Wahl einrichten

DE Stellen Sie sicher, dass jedes Kubernetes-Cluster mit den gleichen robusten Sicherheitsregeln in allen Clouds geschützt ist, und dass Sie einen einheitlichen Satz Protokolle und Analytics von jedem Cluster erhalten.

• Stellen Sie sicher
• gleichen robusten Sicherheitsregeln
• allen Clouds geschützt
• einheitlichen Satz Protokolle
• Analytics von jedem

DE Durch die einmalige Änderung der Einstellungen für jedes Cluster im Cloudflare-Dashboard verbringen Sie weniger Zeit mit der Verwaltung der einzelnen Cluster und verringern das Risiko fehlerhafter Konfigurationen.

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• Verwaltung der einzelnen
• verringern das Risiko

DE Verwalten Sie den Lebenszyklus von Cluster-Flotten und validieren Sie die Cluster-Compliance kontinuierlich.

• Cluster-Flotten

DE Dies bietet Ihnen in einer integrierten Suite mit Open Source-Technologien ein als Cluster gruppiertes Dateisystem für Linux auf z Systems sowie Überwachungs-, Messaging- und Cluster-Ressourcenmanagement-Funktionen.

• Dies bietet Ihnen
• Messaging-

DE Pacemaker ist ein hochgradig skalierbarer Cluster-Ressourcenmanager mit flexibler Richtlinien-Engine, der Cluster mit beliebiger Knotenanzahl unterstützt

• Richtlinien-Engine
• Cluster mit beliebiger
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DE Cluster-Wide Shell erhöht die Effektivität der Verwaltung von Cluster-Knoten, da über den PSSH-Befehl die Ausführung von Befehlen an allen Knoten ermöglicht wird.

• Cluster-Wide Shell erhöht
• Effektivität der Verwaltung
• Cluster-Knoten
• Ausführung von Befehlen
• allen Knoten ermöglicht