hadoop

Skalierbares, zuverlässiges, verteiltes Speichersystem, optimiert für Datenanalyse- und Objektspeicher-Workloads.

Über 450 AWS, Hadoop, Cloud, Kafka, Docker, Elasticsearch, RabbitMQ, Redis, HBase, Solr, Cassandra, ZooKeeper, HDFS, Yarn, Hive, Presto, Drill, Impala, Consul, Spark, Jenkins, Travis CI, Git, MySQL, Linux, DNS, Whois, SSL-Zertifikate, Yum-Sicherheitsupdates, Kubernetes, Cloudera usw.

Regelmäßige Aktualisierungen von Dokumentationen zu gängigen Big-Data-Komponenten im Hadoop-Ökosystem. Schwerpunkt in dieser Reihenfolge: Flink Solr Sparksql ES Scala Kafka Hbase/phoenix Redis Kerberos (Projekt enthält Hadoop-Mindmaps, Evernote-Notizen, einfache Demos in Scala, gängige Utility-Klassen, anonymisierten Train-Code – kontinuierliche Updates!!!)

80+ DevOps- und Data-CLI-Tools – AWS, GCP, GCF Python Cloud Functions, Log Anonymizer, Spark, Hadoop, HBase, Hive, Impala, Linux, Docker, Spark Data Converters & Validators (Avro/Parquet/JSON/CSV/INI/XML/YAML), Travis CI, AWS CloudFormation, Elasticsearch, Solr usw.

Ein auf Benutzerprofilen basierendes Filmempfehlungssystem, entwickelt mit Django, MongoDB, MySQL und Redis. Nutzt Hadoop und Spark zur Analyse von Nutzerdaten und Filminformationen von Douban.

WeDataSphere ist eine Big-Data-Plattformsuite mit Finanzstandard.

Lösung zur Verfolgung und Visualisierung der Datenherkunft

Venice, abgeleitete Datenplattform für Workloads im planetaren Maßstab.

Echtzeit-Empfehlungssystem für E-Commerce-Big-Data, basierend auf Vue, TypeScript, ElementUI, Spring und Spark.

Apache Tez.