Big Data: Анализ и обработка больших объемов данных с Apache Hadoop 3.3.1 на платформе Cloudera Manager 5.14

Big Data: Анализ и обработка больших объемов данных с Apache Hadoop 3.3.1 на платформе Cloudera Manager 5.14

В мире, где данные становятся ключевым фактором успеха, Big Data приобретает все большее значение. Apache Hadoop, с его мощными возможностями распределенной обработки данных, становится неотъемлемой частью big data platform. Cloudera Manager – это мощный инструмент, позволяющий управлять и мониторить Hadoop-кластеры. В этой статье мы рассмотрим, как Apache Hadoop 3.3.1 в связке с Cloudera Manager 5.14 предоставляет анализ больших данных и обработку больших объемов данных, distributed computing и cloud computing.

Давайте разберемся, как Apache Hadoop и Cloudera Manager взаимодействуют, какие преимущества они предлагают, и как анализ больших данных может быть реализован на практике.

В эпоху цифровизации, когда объемы данных стремительно растут, обработка и анализ этих данных становится все более актуальной. Big Data, как термин, обозначает огромные массивы данных, которые традиционные системы обработки данных не могут эффективно обрабатывать. Big Data характеризуется пятью ключевыми признаками:

• Объем (Volume): Количество данных непрерывно увеличивается. Согласно исследованию IDC, к 2025 году глобальный объем данных достигнет 175 зеттабайт (1 зеттабайт = 1 триллион гигабайт).
• Скорость (Velocity): Данные генерируются и обновляются с высокой скоростью. Например, платформа Twitter обрабатывает более 500 миллионов твитов ежедневно.
• Разнообразие (Variety): Данные могут быть структурированными, полуструктурированными и неструктурированными. Это включает текстовые файлы, изображения, видео, аудио, сенсорные данные, данные из социальных сетей и многое другое.
• Верификация (Veracity): Данные могут быть неполными, противоречивыми или неточными. Важно иметь возможность очистить и проверить данные перед анализом.
• Значение (Value): Big Data имеет потенциал принести огромную пользу в различных сферах, таких как бизнес, наука, здравоохранение, образование и других.

Apache Hadoop – это фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный для обработки и хранения огромных наборов данных в распределенной среде. Он был разработан в Yahoo! в 2005 году и с тех пор стал одним из самых популярных big data platform в мире. Apache Hadoop работает на кластере компьютеров, которые вместе обрабатывают данные в распределенной среде.

Основными компонентами Apache Hadoop являются:

• HDFS (Hadoop Distributed File System): Распределенная файловая система, которая хранит данные в распределенном виде на кластере компьютеров.
• MapReduce: Фреймворк для обработки данных в Apache Hadoop. Он разбивает задачу на независимые подзадачи (мап и редас) и распределяет их по кластеру компьютеров.
• YARN (Yet Another Resource Negotiator): Диспетчер ресурсов, который управляет и распределяет ресурсы в Apache Hadoop кластере.

Apache Hadoop имеет несколько преимуществ:

• Масштабируемость: Apache Hadoop может обрабатывать огромные объемы данных, добавляя в кластер новые компьютеры.
• Доступность: Apache Hadoop работает в распределенной среде, что делает его более устойчивым к сбоям.
• Низкая стоимость: Apache Hadoop использует компьютеры с низкой стоимостью, что делает его более экономичным по сравнению с традиционными системами обработки данных.
• Открытый исходный код: Apache Hadoop имеет открытый исходный код, что делает его бесплатным и позволяет разработчикам вносить в него свои изменения.

Apache Hadoop широко используется в различных сферах, включая data warehousing, machine learning, data science и другие.

Apache Hadoop: Основы распределенной обработки данных

Apache Hadoop – это фреймворк с открытым исходным кодом, разработанный для обработки и хранения огромных наборов данных в распределенной среде. Он использует концепцию distributed computing, где задачи обработки данных распределяются между множеством узлов кластера. Apache Hadoop предлагает два ключевых компонента для эффективной обработки данных:

• HDFS (Hadoop Distributed File System): HDFS – это распределенная файловая система, которая хранит данные в распределенном виде на кластере компьютеров. Она предназначена для хранения огромных объемов данных, где каждый файл разбивается на блоки и распределяется по узлам кластера. HDFS обеспечивает высокую пропускную способность и доступность данных.
• MapReduce: MapReduce – это фреймворк для обработки данных в Apache Hadoop. Он разбивает задачи обработки данных на два этапа:
  • Map (Мап): Данные разбиваются на части, и каждая часть обрабатывается независимо от других.
  • Reduce (Редас): Результаты обработки с этапа “Map” собираются и объединяются для получения конечного результата.

  MapReduce позволяет эффективно обрабатывать большие наборы данных, распределяя задачи по кластеру компьютеров и используя параллельные вычисления.

В Apache Hadoop также используется YARN (Yet Another Resource Negotiator) – диспетчер ресурсов, который управляет и распределяет ресурсы в кластере, такие как процессоры, память и диски. YARN обеспечивает эффективное использование ресурсов кластера и позволяет запускать различные задачи, не только MapReduce задачи.

Благодаря HDFS и MapReduce, Apache Hadoop позволяет эффективно обрабатывать и хранить огромные объемы данных в распределенной среде, что делает его идеальным инструментом для анализа больших данных.

Cloudera Manager: Управление и мониторинг Hadoop-кластера

Cloudera Manager – это мощный инструмент для управления и мониторинга Hadoop-кластеров. Он предоставляет единый интерфейс для развертывания, конфигурирования, мониторинга и обслуживания всех компонентов Apache Hadoop и других связанных сервисов, таких как Hive, Spark, Pig, Hue и других.

Cloudera Manager предлагает следующие возможности:

• Упрощенное развертывание: Cloudera Manager автоматизирует процесс развертывания Hadoop-кластеров, упрощая конфигурирование и установку всех необходимых компонентов.
• Централизованное управление: Cloudera Manager предоставляет единый интерфейс для управления всеми компонентами Hadoop-кластера, включая установку, конфигурирование, запуск, остановку и мониторинг сервисов.
• Мониторинг производительности: Cloudera Manager предоставляет подробную информацию о производительности Hadoop-кластера, включая использование ресурсов, статистику задач, журнал событий и другие данные.
• Управление безопасностью: Cloudera Manager позволяет управлять безопасностью Hadoop-кластера, включая аутентификацию, авторизацию и шифрование данных.
• Обновление и восстановление: Cloudera Manager упрощает процесс обновления Hadoop-кластера до последних версий, а также позволяет восстановить кластер в случае сбоя.
• Интеграция с другими инструментами: Cloudera Manager интегрируется с другими инструментами Big Data экосистемы, такими как Hive, Spark, Pig и другими.

Cloudera Manager является неотъемлемой частью Big Data платформы Apache Hadoop. Он предоставляет полный контроль над Hadoop-кластером, упрощает управление и мониторинг всех компонентов, что позволяет эффективно обрабатывать и анализировать огромные наборы данных.

Cloudera также предлагает CDH (Cloudera Distribution including Apache Hadoop) – дистрибутив Apache Hadoop с дополнительными утилитами и инструментами от Cloudera. CDH включает в себя Cloudera Manager и другие компоненты Big Data экосистемы.

Установка и настройка Cloudera Manager 5.14

Установка и настройка Cloudera Manager 5.14 – это относительно простой процесс, который можно выполнить с помощью инструкций от Cloudera. Для установки Cloudera Manager необходимо выполнить следующие шаги:

• Подготовка среды: Убедитесь, что у вас есть подходящая операционная система (Linux), достаточно дискового пространства и сетевое соединение. Cloudera Manager поддерживает различные дистрибутивы Linux, такие как Red Hat Enterprise Linux (RHEL), CentOS, Ubuntu и другие.
• Загрузка и установка Cloudera Manager: Загрузите инсталляционный пакет Cloudera Manager с сайта Cloudera и установите его на хост-сервер.
• Создание кластера: После установки Cloudera Manager, вы можете создать новый Hadoop-кластер, добавив в него новые узлы. Cloudera Manager поможет вам конфигурировать и управлять кластером на всех этапах его жизненного цикла.
• Настройка сервисов: Cloudera Manager позволяет конфигурировать все необходимые сервисы Hadoop-кластера, такие как HDFS, MapReduce, Hive, Spark, Pig, Hue и другие.
• Мониторинг и управление: После установки и настройки Cloudera Manager вы можете использовать его для мониторинга производительности Hadoop-кластера, управления безопасностью и обновления Hadoop-кластера до последних версий.

Cloudera Manager 5.14 предлагает несколько вариантов установки, включая установку из командной строки, установку с помощью графического интерфейса и установку с помощью виртуальной машины. Cloudera также предоставляет документацию и руководства по установке и настройке Cloudera Manager на своем сайте.

Cloudera Manager – это необходимый инструмент для управления Hadoop-кластером. Он упрощает установку, настройку и управление всеми компонентами Hadoop и других связанных сервисов, что позволяет эффективно обрабатывать и анализировать большие наборы данных.

Установка и настройка Apache Hadoop 3.3.1

Установка и настройка Apache Hadoop 3.3.1 на платформе Cloudera Manager 5.14 – это относительно простой процесс, благодаря удобному интерфейсу Cloudera Manager. Вы можете установить Apache Hadoop как часть нового Hadoop-кластера или добавить его в существующий кластер.

Cloudera Manager автоматизирует большую часть процесса установки и настройки Apache Hadoop, что делает его более простым и быстрым по сравнению с ручной установкой. Чтобы установить Apache Hadoop 3.3.1 с помощью Cloudera Manager, необходимо выполнить следующие шаги:

• Подготовка среды: Убедитесь, что у вас есть подходящая операционная система (Linux), достаточно дискового пространства и сетевое соединение.
• Установка Cloudera Manager: Установите Cloudera Manager 5.14 на хост-сервер, как описано в предыдущем разделе.
• Создание кластера: Создайте новый Hadoop-кластер с помощью Cloudera Manager и добавьте в него узлы.
• Добавление Hadoop в кластер: В интерфейсе Cloudera Manager выберите опцию “Добавить сервис” и выберите Apache Hadoop 3.3.1. Cloudera Manager загрузит и установит необходимые пакеты Apache Hadoop на все узлы кластера.
• Конфигурирование Hadoop: Cloudera Manager предоставляет удобный интерфейс для конфигурирования Apache Hadoop. Вы можете настроить HDFS, MapReduce и другие компоненты Apache Hadoop в соответствии с вашими требованиями.
• Запуск и тестирование: После установки и настройки Apache Hadoop вы можете запустить его и провести тестирование, чтобы убедиться, что все работает корректно.

Cloudera предоставляет подробную документацию и руководства по установке и настройке Apache Hadoop 3.3.1 на платформе Cloudera Manager 5.14 на своем сайте.

Установка Apache Hadoop 3.3.1 с помощью Cloudera Manager – это простой и эффективный способ развернуть Hadoop-кластер и начать обработку и анализ больших наборов данных.

HDFS: Распределенная файловая система для хранения данных

HDFS (Hadoop Distributed File System) – это фундаментальная часть Apache Hadoop, предназначенная для хранения огромных объемов данных в распределенной среде. HDFS разработана для эффективной обработки данных в режиме “чтение-запись”, когда большие файлы часто читаются и редко изменяются.

HDFS работает по принципу “разделяй и властвуй”, разбивая файлы на блоки и распределяя их по разным узлам кластера. Каждый узел кластера имеет свою копию блоков данных, что обеспечивает высокую устойчивость и доступность данных.

Основные компоненты HDFS:

• NameNode (Имя узла): NameNode – это центральный узел HDFS, который хранит метаданные о всех файлах и блоках данных в кластере. NameNode отвечает за управление файловой системой и определение расположения блоков данных на DataNodes.
• DataNode (Данные узла): DataNodes – это узлы, которые хранят блоки данных файлов. DataNodes принимают запросы от NameNode и передают данные клиентам, которые хотят обратиться к файлам.
• Client (Клиент): Клиенты – это программы или приложения, которые обращаются к HDFS для чтения или записи данных. Клиенты подключаются к NameNode для получения метаданных и к DataNodes для чтения или записи блоков данных.

HDFS обладает несколькими преимуществами:

• Масштабируемость: HDFS может хранить огромные объемы данных, добавляя в кластер новые узлы.
• Доступность: HDFS обеспечивает высокую доступность данных за счет репликации блоков данных на несколько узлов кластера.
• Пропускная способность: HDFS обеспечивает высокую пропускную способность для чтения и записи данных за счет распределения файлов на блоки и распределения их по разным узлам кластера.
• Простота использования: HDFS предлагает простой интерфейс для чтения и записи данных, что делает ее легкой в использовании для разработчиков.

HDFS – это ключевой компонент Apache Hadoop, который обеспечивает эффективное хранение огромных наборов данных в распределенной среде. Она является неотъемлемой частью Big Data платформы Apache Hadoop, позволяя обрабатывать и анализировать большие объемы данных с высокой скоростью и доступностью.

MapReduce: Фреймворк для обработки данных в Hadoop

MapReduce – это фреймворк для обработки больших наборов данных в Apache Hadoop. Он разработан для эффективного использования распределенных вычислений, разбивая задачу на независимые подзадачи и распределяя их по узлам кластера. MapReduce работает по принципу “разделяй и властвуй”, позволяя обрабатывать огромные объемы данных с помощью параллельных вычислений.

MapReduce работает в два этапа:

• Map (Мап): На этапе “Map” данные разбиваются на части, и каждая часть обрабатывается независимо от других. Каждая часть данных передается в функцию “Map”, которая генерирует ключ-значение пары. Ключ и значение могут быть любыми типами данных, в зависимости от задачи обработки.
• Reduce (Редас): На этапе “Reduce” результаты с этапа “Map” собираются и объединяются для получения конечного результата. Функция “Reduce” принимает ключ и список значений, соответствующих этому ключу, и выполняет некоторую операцию над ними, например, суммирование, усреднение или сортировку.

Например, если вы хотите подсчитать количество слов в текстовом файле, то этап “Map” будет разбивать текст на слова и генерировать ключ-значение пары (слово, 1). Этап “Reduce” будет принимать ключ (слово) и список значений (1, 1, 1, …) и суммировать их для получения количества вхождений каждого слова.

MapReduce имеет несколько преимуществ:

• Масштабируемость: MapReduce может обрабатывать огромные объемы данных, добавляя в кластер новые узлы.
• Доступность: MapReduce работает в распределенной среде, что делает его более устойчивым к сбоям.
• Простота программирования: MapReduce предлагает простой API для программирования задач обработки данных.

MapReduce – это мощный инструмент для обработки больших наборов данных, который широко используется в Big Data экосистеме. Он позволяет эффективно обрабатывать данные с помощью распределенных вычислений, что делает его идеальным инструментом для анализа больших данных.

Spark: Быстрый и универсальный инструмент для обработки данных

Apache Spark – это высокопроизводительный и универсальный инструмент для обработки данных, который предназначен для быстрого и эффективного анализа больших наборов данных. Spark основан на концепции in-memory вычислений, что позволяет ему обрабатывать данные гораздо быстрее, чем традиционные фреймворки, такие как MapReduce. Spark также предлагает широкий набор функций для различных задач обработки данных, включая анализ данных, machine learning, data science и другие.

Основные преимущества Spark:

• Скорость: Spark гораздо быстрее, чем традиционные фреймворки обработки данных, такие как MapReduce, благодаря in-memory вычислениям. Исследования показывают, что Spark может быть в 100 раз быстрее, чем MapReduce для некоторых задач.
• Универсальность: Spark предлагает широкий набор функций для различных задач обработки данных, включая анализ данных, machine learning, data science и другие.
• Поддержка различных языков программирования: Spark поддерживает различные языки программирования, включая Java, Scala, Python и R.
• Интеграция с Hadoop: Spark легко интегрируется с Apache Hadoop, что позволяет использовать HDFS для хранения данных и YARN для управления ресурсами. инженерные

Spark предлагает различные компоненты для обработки данных, включая:

• Spark SQL: Spark SQL – это модуль для обработки структурированных данных с помощью SQL-подобного языка.
• Spark Streaming: Spark Streaming – это модуль для обработки потоковых данных в реальном времени.
• Spark MLlib: Spark MLlib – это библиотека для machine learning в Spark.
• Spark GraphX: Spark GraphX – это модуль для обработки графовых данных в Spark.

Spark – это мощный и универсальный инструмент для обработки данных, который позволяет эффективно анализировать большие наборы данных с высокой скоростью и универсальностью.

Pig: Язык запросов для обработки данных в Hadoop

Apache Pig – это высокоуровневый язык запросов, который предназначен для упрощения обработки больших наборов данных в Apache Hadoop. Pig предоставляет простой и интуитивно понятный синтаксис для определения задач обработки данных, что делает его более доступным для разработчиков с различным уровнем опыта в Hadoop.

Pig работает по принципу “запросов”, где задачи обработки данных определяются с помощью запросов на языке Pig. Эти запросы преобразуются в задачи MapReduce, которые затем выполняются на кластере Hadoop. Pig также предоставляет некоторые встроенные функции и операторы для простых задач, таких как фильтрация, сортировка, группировка и агрегация данных.

Основные преимущества Pig:

• Простота использования: Pig предлагает простой и интуитивно понятный синтаксис, что делает его легким в изучении и использовании.
• Высокая производительность: Pig основан на MapReduce, что делает его достаточно эффективным для обработки больших наборов данных.
• Гибкость: Pig позволяет создавать сложные запросы для обработки данных с различными форматами и структурами.

Pig часто используется в Big Data экосистеме для простых задач анализа данных, таких как подсчет количества событий, анализ трендов и построение простых отчетов. Он также может быть использован в качестве промежуточного шага в более сложных задачах обработки данных.

Pig – это мощный и универсальный инструмент для обработки данных, который позволяет программистам с различным уровнем опыта легко работать с большими наборами данных в Apache Hadoop.

Примеры использования Apache Hadoop в различных сферах

Apache Hadoop – это мощная платформа для обработки и хранения больших наборов данных, которая широко используется в различных сферах, где необходимо анализировать огромные объемы информации. Вот некоторые примеры применения Apache Hadoop:

• Data warehousing: Apache Hadoop используется для хранения и анализа больших объемов данных в data warehousing. Например, компании могут использовать Apache Hadoop для хранения исторических данных о продажах, клиентах и других бизнес-процессах, чтобы анализировать тренды, выявлять патерны и принимать более информированные бизнес-решения.
• Machine learning: Apache Hadoop используется для обучения моделей machine learning на больших наборах данных. Например, компании могут использовать Apache Hadoop для обучения моделей рекомендаций продуктов, детектирования мошенничества и анализа чувств клиентов.
• Data science: Apache Hadoop используется data scientists для анализа больших наборов данных и выявления интересных трендов и патернов. Например, data scientists могут использовать Apache Hadoop для анализа данных социальных сетей, исследования рынка и анализа клиентского поведения.
• Научные исследования: Apache Hadoop используется в научных исследованиях для обработки и анализа больших наборов данных. Например, ученые могут использовать Apache Hadoop для анализа геномных данных, исследований климата и анализа космических данных.
• Государственные учреждения: Apache Hadoop используется государственными учреждениями для обработки и анализа больших наборов данных. Например, государственные учреждения могут использовать Apache Hadoop для анализа данных о населении, преступности, транспорте и других областях.

Apache Hadoop – это фундаментальная технология Big Data, которая предоставляет широкие возможности для обработки и анализа больших наборов данных в различных сферах деятельности.

В таблице ниже представлены ключевые характеристики Apache Hadoop 3.3.1 и Cloudera Manager 5.14, которые подчеркивают их функциональность и преимущества для работы с Big Data.

Данная таблица предоставляет общий обзор ключевых характеристик Apache Hadoop 3.3.1 и Cloudera Manager 5.14. Важно отметить, что Apache Hadoop – это фреймворк с открытым исходным кодом, который может быть использован бесплатно. Cloudera Manager – это коммерческий продукт, который требует лицензирования.

Выбор между Apache Hadoop и Cloudera Manager зависит от конкретных требований и ограничений проекта. Если вам нужен бесплатный и гибкий фреймворк с открытым исходным кодом, то Apache Hadoop – хороший выбор. Если вам нужна коммерческая платформа с удобным интерфейсом для управления и мониторинга кластера, то Cloudera Manager – лучший вариант.

Apache Hadoop и Cloudera Manager – это мощные инструменты для работы с Big Data, которые предоставляют широкие возможности для хранения, обработки и анализа больших наборов данных.

В таблице ниже представлено сравнение ключевых особенностей Apache Hadoop 3.3.1 и Cloudera Manager 5.14. Это поможет вам сделать оптимальный выбор для вашего проекта, учитывая потребности и ограничения.

Сравнивая Apache Hadoop 3.3.1 и Cloudera Manager 5.14, важно учитывать следующие факторы:

• Бюджет: Apache Hadoop – бесплатный вариант, в то время как Cloudera Manager требует коммерческой лицензии.
• Технические навыки: Apache Hadoop требует более глубоких технических навыков для управления и обслуживания кластера. Cloudera Manager более прост в использовании и может быть использован менее опытными специалистами.
• Масштабируемость: Оба варианта обеспечивают масштабируемость для обработки больших объемов данных. Cloudera Manager может предоставить более простое управление масштабируемостью благодаря своим встроенным инструментам.
• Гибкость: Apache Hadoop предлагает более высокую гибкость настройки и конфигурации, что позволяет настроить кластер под конкретные требования проекта. Cloudera Manager может быть менее гибким, но более простым в управлении.
• Поддержка: Apache Hadoop имеет большое сообщество разработчиков и пользователей. Cloudera Manager предоставляет коммерческую поддержку от Cloudera.

В итоге, выбор между Apache Hadoop и Cloudera Manager зависит от ваших конкретных требований и ограничений. Apache Hadoop – это бесплатный и гибкий вариант, который подходит для профессиональных разработчиков с техническими знаниями. Cloudera Manager – это коммерческая платформа, которая предоставляет простое в использовании решение с удобным интерфейсом и поддержкой.

FAQ

В этом разделе мы ответим на часто задаваемые вопросы о Apache Hadoop 3.3.1 и Cloudera Manager 5.14, чтобы помочь вам лучше понять их функциональность и применение для обработки Big Data.

1. Что такое Apache Hadoop?

Apache Hadoop – это фреймворк с открытым исходным кодом для хранения и обработки больших наборов данных в распределенной среде. Он использует концепцию distributed computing для разбивки задач обработки данных на независимые подзадачи, которые распределяются по узлам кластера. Apache Hadoop часто используется в Big Data экосистеме для data warehousing, machine learning и data science.

2. Что такое Cloudera Manager?

Cloudera Manager – это коммерческая платформа для управления и мониторинга Hadoop-кластеров. Он предоставляет единый интерфейс для развертывания, конфигурирования, мониторинга и обслуживания всех компонентов Apache Hadoop и других связанных сервисов, таких как Hive, Spark и Pig. Cloudera Manager упрощает управление Hadoop-кластерами, делая их более доступными для менее опытных специалистов.

3. В чем разница между Apache Hadoop и Cloudera Manager?

Apache Hadoop – это фреймворк с открытым исходным кодом, который требует ручного управления и настройки. Cloudera Manager – это коммерческая платформа, которая предоставляет удобный интерфейс для управления и мониторинга Hadoop-кластеров. Apache Hadoop более гибкий и подходит для опытных специалистов, в то время как Cloudera Manager более прост в использовании и подходит для менее опытных специалистов.

4. Какие преимущества у Cloudera Manager?

Cloudera Manager предлагает несколько преимуществ:

• Упрощенное управление кластером: Cloudera Manager автоматизирует установку, конфигурирование, мониторинг и обновление Hadoop-кластера, что делает его более доступным для менее опытных специалистов.
• Централизованный интерфейс для управления: Cloudera Manager предоставляет единый интерфейс для управления всеми компонентами Hadoop-кластера, включая HDFS, MapReduce, Hive, Spark, Pig и другие сервисы.
• Расширенные возможности безопасности: Cloudera Manager предоставляет расширенные возможности безопасности, включая интеграцию с LDAP и Kerberos, что позволяет обеспечить более высокий уровень защиты Hadoop-кластера.
• Коммерческая поддержка: Cloudera Manager предоставляет коммерческую поддержку от Cloudera, что делает его более привлекательным для организаций, которым необходима быстрая и профессиональная помощь в решении проблем с Hadoop-кластером.

5. Какие недостатки у Cloudera Manager?

Cloudera Manager имеет несколько недостатков:

• Коммерческая лицензия: Cloudera Manager – это коммерческий продукт, который требует лицензирования, что может быть дороже, чем использование бесплатного Apache Hadoop.
• Меньшая гибкость: Cloudera Manager может быть менее гибким в настройке, чем Apache Hadoop, так как он предлагает более стандартизированный подход к управлению Hadoop-кластерами.

6. Какой вариант лучше: Apache Hadoop или Cloudera Manager?

Выбор между Apache Hadoop и Cloudera Manager зависит от ваших конкретных требований и ограничений. Если вам нужен бесплатный и гибкий фреймворк с открытым исходным кодом, то Apache Hadoop – хороший выбор. Если вам нужна коммерческая платформа с удобным интерфейсом для управления и мониторинга кластера, то Cloudera Manager – лучший вариант.

Надеюсь, эта информация помогла вам лучше понять Apache Hadoop 3.3.1 и Cloudera Manager 5.14. Если у вас возникли дополнительные вопросы, не стесняйтесь спрашивать!