Efektywna deduplikacja danych w Hadoop [Polish]

By Priteshkumar Prajapati and Parth Shah

Hadoop jest szeroko stosowany do masowego przechowywania danych. Mimo że jest bardzo odporny na awarie, skalowalny i dziala na standardowym sprzęcie, nie zapewnia wydajnego i zoptymalizowanego rozwiązania do przechowywania danych. Gdy użytkownik przesyla pliki o tej samej zawartości do Hadoop, wszystkie pliki są przechowywane w HDFS (Hadoop Distributed File System), nawet jeśli zawartośc jest taka sama, co prowadzi do powielania treści, a tym samym do marnowania przestrzeni dyskowej. Deduplikacja danych to proces mający na celu zmniejszenie wymaganej pojemności pamięci, ponieważ przechowywane są tylko unikalne instancje danych. Proces deduplikacji danych jest szeroko stosowany w serwerach plik w, systemach zarządzania bazami danych, pamięciach kopii zapasowych i wielu innych rozwiązaniach pamięci masowej. Odpowiednia strategia deduplikacji pozwala na wystarczające wykorzystanie przestrzeni dyskowej w ramach ograniczonych urządzeń pamięci masowej. Hadoop nie zapewnia rozwiązania w zakresie deduplikacji danych. W niniejszej pracy modul deduplikacji zostal zintegrowany z frameworkiem Hadoop w celu uzyskania zoptymalizowanego przechowywania danych.

• Format: Paperback
• Language: Polish
• ISBN: 6202087420
• ISBN13: 9786202087421
• Release Date: September 2025
• Publisher: Wydawnictwo Nasza Wiedza
• Length: 76 Pages
• Weight: 0.25 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 6.0" x 9.0"