La informaci¨®n en esta p¨¢gina no se encuentra completamente disponible en tu idioma de preferencia. Muy pronto esperamos tenerla completamente disponible en otros idiomas. Para obtener informaci¨®n en tu idioma de preferencia, por favor descarga el PDF ²¹±ç³Ü¨ª.
?ltima actualizaci¨®n : May 22, 2013
NO EN LA EDICI?N ACTUAL
Este blip no est¨¢ en la edici¨®n actual del Radar. Si ha aparecido en una de las ¨²ltimas ediciones, es probable que siga siendo relevante. Si es m¨¢s antiguo, es posible que ya no sea relevante y que nuestra valoraci¨®n sea diferente hoy en d¨ªa. Desgraciadamente, no tenemos el ancho de banda necesario para revisar continuamente los anuncios de ediciones anteriores del Radar.
Entender m¨¢s
May 2013
Probar
Hadoop continues to be the most popular framework to develop distributed data-processing applications. Although programming Hadoop applications in Java is not particularly difficult, designing efficient MapReduce pipelines does require a good amount of experience. Apache Pig simplifies Hadoop development by offering a high level language, called Pig Latin, and an execution runtime. Pig Latin is procedural and provides a SQL-like interface to work with large datasets. The execution infrastructure compiles Pig Latin into an optimized sequence of MapReduce programs that run on the cluster. Pig Latin is extensible through user-defined functions in different languages such as Ruby, JavaScript, Python and Java.
Oct 2012
Probar
Publicado : Oct 22, 2012

