Hadoop IT Powerpoint Presentation Slides
Hadoop est une plate-forme open source Apache basée sur Java qui permet de distribuer des ensembles de données massifs entre des grappes d'ordinateurs à l'aide de concepts de programmation de base. Voici un modèle conçu avec compétence sur Hadoop IT qui donne une brève idée de la situation actuelle de l'entreprise à travers une carte et de ses besoins dans l'entreprise. Il intègre des modèles qui décrivent l'importance, la part de marché mondiale et les avantages de Hadoop. Dans cette présentation, nous avons couvert la vue d'ensemble de Hadoop, ses différents composants, le cluster, l'architecture, son fonctionnement et les cas d'utilisation dans divers secteurs. En outre, ce PPT Apache contient des diapositives décrivant Hadoop comme une plate-forme de gestion de données volumineuses pouvant être utilisée pour noter les principaux points à retenir. Cette présentation aborde les fonctionnalités de l'outil Apache Flume pour une gestion étendue des données dans Hadoop. De plus, cette présentation fournit un cadre pour la mise en œuvre de Hadoop dans l'entreprise et vous aide à effectuer une analyse comparative entre Hadoop 2. x et Hadoop 3. x. Enfin, le deck comprend un plan de 30-60-90 jours, une feuille de route et un tableau de bord pour la mise en œuvre de Hadoop dans l'entreprise. Accédez maintenant.
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Caractéristiques de ces diapositives de présentation PowerPoint :
Cette présentation complète contient des diapositives PPT sur un large éventail de sujets mettant en évidence les principaux domaines des besoins de votre entreprise. Il a des modèles conçus par des professionnels avec des visuels pertinents et un contenu axé sur le sujet. Cette plate-forme de présentation contient au total soixante-dix-neuf diapositives. Accédez aux modèles personnalisables. Nos concepteurs ont créé des modèles modifiables pour votre commodité. Vous pouvez modifier la couleur, le texte et la taille de la police selon vos besoins. Vous pouvez ajouter ou supprimer le contenu si nécessaire. Vous n'êtes qu'à un clic d'avoir cette présentation prête à l'emploi. Cliquez sur le bouton de téléchargement maintenant.
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Contenu de cette présentation Powerpoint
Diapositive 1 : Cette diapositive présente Hadoop (IT). Indiquez le nom de votre entreprise et commencez.
Diapositive 2 : Il s'agit d'une diapositive de l'ordre du jour. Indiquez ici vos agendas.
Diapositive 3 : Cette diapositive montre la table des matières de la présentation.
Diapositive 4 : Cette diapositive présente la table des matières de la présentation.
Diapositive 5 : Cette diapositive affiche le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 6 : Cette diapositive représente la situation actuelle de l'entreprise, y compris les données structurées, les données non structurées, etc.
Diapositive 7 : Cette diapositive présente le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 8 : Cette diapositive montre pourquoi Hadoop est important en fonction de la capacité de stockage du Big Data.
Diapositive 9 : Cette diapositive présente l'importance de la plate-forme Hadoop, y compris l'open-source, l'écosystème Hadoop, etc.
Diapositive 10 : Cette diapositive affiche la part de marché mondiale de Hadoop, y compris la classification basée sur les services.
Diapositive 11 : Cette diapositive représente les avantages de Hadoop sur la base de l'évolutivité, de la flexibilité, du coût, etc.
Diapositive 12 : cette diapositive présente le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 13 : cette diapositive présente les composants principaux de Hadoop Framework.
Diapositive 14 : Cette diapositive présente l'architecture du système de fichiers distribué Hadoop, y compris ses composants.
Diapositive 15 : cette diapositive affiche les objectifs du système de fichiers distribués Hadoop (HDFS).
Diapositive 16 : Cette diapositive représente l'architecture Hadoop MapReduce et comment elle traite une énorme quantité d'informations.
Diapositive 17 : cette diapositive présente les fonctions Map et Reduce de la tâche MapReduce.
Diapositive 18 : cette diapositive montre la phase cartographique de la tâche MapReduce, y compris le lecteur d'enregistrement, la carte, le combineur, etc.
Diapositive 19 : Cette diapositive présente la phase de réduction de la tâche MapReduce qui inclut le tri et le mélange.
Diapositive 20 : cette diapositive affiche le flux d'exécution des tâches de MapReduce, y compris les données d'entrée stockées sur HDFS.
Diapositive 21 : Cette diapositive représente l'architecture Hadoop Yet Another Resource Negotiator (YARN).
Diapositive 22 : Cette diapositive présente les composants de Yet Another Resource Negotiator (YARN).
Diapositive 23 : Cette diapositive montre le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 24 : Cette diapositive présente le cluster Hadoop et comment il aide à traiter les requêtes sur une quantité massive de données.
Diapositive 25 : cette diapositive présente l'architecture du composant du cluster Hadoop.
Diapositive 26 : Cette diapositive représente les fonctions du nœud de nom dans le maître dans l'architecture du cluster Hadoop.
Diapositive 27 : Cette diapositive présente les fonctions de Resource Manager dans le maître du cluster Hadoop.
Diapositive 28 : Cette diapositive montre les esclaves dans l'architecture du cluster Hadoop ainsi que les fonctions de ses composants supplémentaires.
Diapositive 29 : Cette diapositive présente le nœud client dans l'architecture du cluster Hadoop et ses différentes fonctions.
Diapositive 30 : cette diapositive affiche les protocoles de communication utilisés dans le cluster Hadoop.
Diapositive 31 : cette diapositive représente les meilleures pratiques pour la création d'un cluster Hadoop.
Diapositive 32 : cette diapositive présente les fonctionnalités de l'outil de gestion de cluster Hadoop.
Diapositive 33 : Cette diapositive présente les avantages du cluster Hadoop, notamment l'évolutivité, la rentabilité, la robustesse, etc.
Diapositive 34 : Cette diapositive présente le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 35 : cette diapositive présente l'architecture de Hadoop, y compris ses différents composants et éléments.
Diapositive 36 : cette diapositive représente le fonctionnement interne de Hadoop, y compris la façon dont il distribue le stockage et le traitement des données.
Diapositive 37 : cette diapositive présente les modes de fonctionnement du framework Hadoop.
Diapositive 38 : Cette diapositive montre le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 39 : Cette diapositive présente Hadoop en tant que plateforme de gestion de Big Data et explique comment elle stocke les données dans les lacs de données Hadoop.
Diapositive 40 : Cette diapositive affiche l'outil Apache HBase pour la gestion du Big Data dans Hadoop.
Diapositive 41 : Cette diapositive représente l'outil Apache Flume pour la gestion du Big Data dans Hadoop.
Diapositive 42 : Cette diapositive présente l'outil Apache Hive pour la gestion du Big Data dans Hadoop.
Diapositive 43 : Cette diapositive présente l'outil Apache Pig pour la gestion du Big Data dans Hadoop.
Diapositive 44 : Cette diapositive présente le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 45 : cette diapositive affiche une liste de contrôle pour mettre en œuvre le framework Hadoop dans l'organisation.
Diapositive 46 : Cette diapositive représente le déploiement du framework Hadoop dans l'entreprise.
Diapositive 47 : Cette diapositive présente le cluster Hadoop à nœud unique ou le mode pseudo-distribué.
Diapositive 48 : Cette diapositive montre le cluster Hadoop multi-nœuds ou le mode entièrement distribué.
Diapositive 49 : Cette diapositive présente des méthodes pour intégrer des données dans le framework Hadoop.
Diapositive 50 : Cette diapositive présente les défis de la plate-forme Hadoop, notamment la lenteur de la vitesse de traitement, l'absence de mise en cache, etc.
Diapositive 51 : Cette diapositive représente des solutions aux défis Hadoop tels que Spark, Flink, Hadoop Archives, etc.
Diapositive 52 : cette diapositive présente le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 53 : Cette diapositive montre la comparaison entre Hadoop 2.x et Hadoop 3.x.
Diapositive 54 : Cette diapositive présente une comparaison entre Hadoop et Spark en fonction de facteurs tels que les performances, le coût, etc.
Diapositive 55 : cette diapositive affiche le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 56 : cette diapositive représente les impacts de Hadoop sur les entreprises, y compris l'analyse des mégadonnées et les requêtes.
Diapositive 57 : Cette diapositive présente les impacts de Hadoop sur l'entreprise, y compris les décisions basées sur les données, un meilleur accès aux données, etc.
Diapositive 58 : Cette diapositive montre le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 59 : Cette diapositive présente un plan de 30-60-90 jours pour la mise en œuvre de Hadoop.
Diapositive 60 : cette diapositive affiche le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 61 : Cette diapositive représente la feuille de route pour la mise en œuvre de Hadoop en affichant les tâches à effectuer.
Diapositive 62 : cette diapositive présente le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 63 : Cette diapositive montre le tableau de bord de la mise en œuvre de Hadoop dans l'entreprise en couvrant les détails de HDFS.
Diapositive 64 : Cette diapositive présente le tableau de bord pour Hadoop et couvre les détails du tas NameNode, l'utilisation du disque HDFS, etc.
Diapositive 65 : Cette diapositive est intitulée Diapositives supplémentaires pour aller de l'avant.
Diapositive 66 : Cette diapositive représente le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 67 : Cette diapositive montre ce qu'est Hadoop, y compris ses différents composants tels que la couche de stockage ou HDFS, le moteur de traitement par lots, etc.
Diapositive 68 : Cette diapositive présente l'écosystème Hadoop en incluant son module de base et les sous-modules associés.
Diapositive 69 : Cette diapositive présente les inconvénients de Hadoop sur la base de la sécurité, de la vulnérabilité par conception, etc.
Diapositive 70 : Cette diapositive représente des cas d'utilisation de Hadoop dans différents secteurs, notamment la santé, les télécoms, la finance, etc.
Diapositive 71 : Cette diapositive présente des icônes pour Hadoop (IT).
Diapositive 72 : cette diapositive représente un graphique à colonnes empilées avec une comparaison de deux produits.
Diapositive 73 : Cette diapositive présente une loupe pour mettre en évidence les informations, les spécifications, etc.
Diapositive 74 : Il s'agit d'une diapositive de génération d'idées pour énoncer une nouvelle idée ou mettre en évidence des informations, des spécifications, etc.
Diapositive 75 : Cette diapositive représente un diagramme de Venn avec des zones de texte.
Diapositive 76 : cette diapositive montre un diagramme circulaire avec des zones de texte supplémentaires.
Diapositive 77 : cette diapositive contient un puzzle avec des icônes et du texte associés.
Diapositive 78 : cette diapositive affiche une carte mentale avec des images associées.
Diapositive 79 : Il s'agit d'une diapositive de remerciement avec l'adresse, les numéros de contact et l'adresse e-mail.
Diapositives de présentation Hadoop IT Powerpoint avec les 84 diapositives :
Utilisez nos diapositives de présentation Hadoop IT Powerpoint pour vous aider efficacement à gagner un temps précieux. Ils sont prêts à l'emploi pour s'adapter à n'importe quelle structure de présentation.
FAQs
Hadoop is an open-source framework for storing and processing large data sets on commodity hardware clusters. It is important because it provides a cost-effective and scalable solution to handle Big Data storage and analysis.
Hadoop offers numerous advantages, including scalability, flexibility, cost-effectiveness, and fault tolerance. It can handle large sets of data without the need for a large, expensive system and provides data protection with its data replication feature.
The core components of the Hadoop framework are Hadoop Distributed File System (HDFS) and MapReduce. HDFS provides storage for large sets of data, and MapReduce provides processing power to analyze and transform that data.
Hadoop MapReduce architecture processes a huge amount of information by dividing it into smaller chunks and processing each chunk on a different node in the Hadoop cluster. The MapReduce framework handles the processing and analysis of the data.
Implementing Hadoop in an organization provides numerous benefits, such as cost savings, scalability, and flexibility. Hadoop enables organizations to store and analyze large sets of data, providing valuable insights and aiding in data-driven decision-making.
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Appreciate the research and its presentable format.