Que es un cluster big data

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Azure data studio

La carpeta data-virtualization/generic-odbc contiene muestras que demuestran cómo consultar datos en MySQL & PostgreSQL utilizando tablas externas y fuente de datos ODBC genérica. El soruce de datos ODBC genérico solo se puede utilizar en SQL Server 2019 en Windows.

La carpeta data-virtualization/hadoop contiene muestras que demuestran cómo consultar datos en HDFS utilizando tablas externas. Esto demuestra la funcionalidad disponible desde SQL Server 2016 utilizando el origen de datos HADOOP.

El clúster de big data de SQL Server 2019 contiene un pool de almacenamiento formado por instancias de HDFS, Spark y SQL Server. La carpeta data-virtualization/storage-pool contiene muestras que demuestran cómo consultar datos en HDFS dentro del clúster de big data de SQL Server 2019.

SQL Server 2016 añadió soporte para ejecutar scripts R desde T-SQL. SQL Server 2017 añadió soporte para ejecutar scripts de Python desde T-SQL. SQL Server 2019 añade soporte para ejecutar código Java desde T-SQL. El clúster de big data de SQL Server 2019 añade soporte para ejecutar código Spark dentro del clúster de big data.

Documentación de sql

Cuando SQL Server 2017 añadió compatibilidad con Linux, se sentaron las bases para integrar SQL Server con Spark, HDFS y otras herramientas de big data que suelen estar basadas en Linux. Big Data Clusters en SQL Server 2019 ofrece estas posibilidades de integración y permite combinar y analizar fácilmente tanto datos relacionales como big data.

Big Data Clusters aprovecha las mejoras de PolyBase en SQL Server 2019 para permitir la virtualización de datos de una amplia variedad de fuentes a través de tablas externas. Las tablas externas permiten que los datos que no se encuentran físicamente en la instancia local de SQL Server se consulten como si lo estuvieran, e incluso que se unan a las tablas locales para producir conjuntos de resultados sin fisuras. Se puede acceder a los datos de instancias remotas de SQL Server, Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Oracle y muchas otras fuentes a través de las tablas externas de PolyBase. En una BDC, el motor de SQL Server también cuenta con soporte incorporado para HDFS, y puede unir todos estos conjuntos de datos, lo que permite una fácil integración de los datos relacionales y no relacionales.

Clúster hadoop

¿Qué es un clúster Hadoop? Apache Hadoop es un marco de software de código abierto, basado en Java, y un motor de procesamiento de datos en paralelo. Permite que las tareas de procesamiento de análisis de big data se dividan en tareas más pequeñas que pueden realizarse en paralelo utilizando un algoritmo (como el algoritmo MapReduce), y distribuyéndolas en un clúster Hadoop. Un clúster Hadoop es un conjunto de ordenadores, conocidos como nodos, que se conectan en red para realizar este tipo de cálculos paralelos sobre conjuntos de grandes datos. A diferencia de otros clusters informáticos, los clusters Hadoop están diseñados específicamente para almacenar y analizar cantidades masivas de datos estructurados y no estructurados en un entorno informático distribuido. Lo que distingue aún más a los ecosistemas

los ecosistemas Hadoop de otros clústeres informáticos son su estructura y arquitectura únicas. Los clusters Hadoop consisten en una red de nodos maestros y esclavos conectados que utilizan hardware básico de alta disponibilidad y bajo coste. La capacidad de escalar linealmente y de añadir o restar nodos rápidamente según las necesidades de volumen los hace muy adecuados para

Sql server 2019 spark

Cuando SQL Server 2017 añadió soporte para Linux, se sentaron las bases para integrar SQL Server con Spark, HDFS y otras herramientas de big data que suelen estar basadas en Linux. Big Data Clusters en SQL Server 2019 ofrece estas posibilidades de integración y permite combinar y analizar fácilmente tanto datos relacionales como big data.

Big Data Clusters aprovecha las mejoras de PolyBase en SQL Server 2019 para permitir la virtualización de datos de una amplia variedad de fuentes a través de tablas externas. Las tablas externas permiten que los datos que no se encuentran físicamente en la instancia local de SQL Server se consulten como si lo estuvieran, e incluso se unan a las tablas locales para producir conjuntos de resultados sin fisuras. Se puede acceder a los datos de instancias remotas de SQL Server, Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Oracle y muchas otras fuentes a través de las tablas externas de PolyBase. En una BDC, el motor de SQL Server también cuenta con soporte incorporado para HDFS, y puede unir todos estos conjuntos de datos, lo que permite una fácil integración de los datos relacionales y no relacionales.

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