How many Apache projects can sit on

How many Apache projects can sit on a pile of big data? Fire up your Hadoop cluster, and you might be able to count them. Among this year's Bossies in big data, you'll find the fastest, widest, and deepest newfangled solutions for large-scale SQL, stream processing, sort-of stream processing, and in-memory analytics, not to mention our favorite maturing members of the Hadoop ecosystem. It seems everyone has a nail to drive into MapReduce's coffin.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จำนวนโครงการ Apache สามารถนั่งบนกองข้อมูลขนาดใหญ่หรือไม่ ไฟค่าคลัสเตอร์ของคุณอย่างไร Hadoop และคุณสามารถนับจำนวนได้ ในปีนี้ Bossies ในข้อมูลขนาดใหญ่ คุณจะพบเร็วที่สุด กว้าง และมิด newfangled โซลูชั่นสำหรับ SQL ขนาดใหญ่ ประมวลผลข้อมูล เรียงลำดับของกระแสข้อมูลประมวลผล และการ วิเคราะห์ในหน่วยความจำ ไม่พูดถึงใจของเราใกล้สมบูรณ์:สมาชิกของระบบนิเวศอย่างไร Hadoop ดูเหมือนคนมีเล็บไดรฟ์ลงในหีบศพของ MapReduce

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธี Apache โครงการจำนวนมากสามารถนั่งอยู่บนกองของข้อมูลขนาดใหญ่หรือไม่? ไฟค่าคลัสเตอร์ Hadoop ของคุณและคุณอาจจะสามารถนับพวกเขา ในบรรดาปีนี้ Bossies ในข้อมูลขนาดใหญ่คุณจะพบที่เร็วที่สุดที่กว้างที่สุดและการแก้ปัญหา newfangled สำหรับ SQL ขนาดใหญ่การประมวลผลกระแสที่ลึกที่สุดเรียงลำดับของการประมวลผลกระแสและในหน่วยความจำการวิเคราะห์ที่ไม่พูดถึงสมาชิกสุกของเราที่ชื่นชอบของ ระบบนิเวศ Hadoop ดูเหมือนว่าทุกคนมีเล็บที่จะขับรถเข้าไปในโลงศพของ MapReduce

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการหลายโครงการ Apache สามารถนั่งอยู่บนกองของข้อมูลใหญ่ ไฟขึ้นกลุ่ม Hadoop ของคุณและคุณอาจจะสามารถที่จะนับ ของปีนี้ bossies ข้อมูลใหญ่คุณจะพบเร็ว กว้าง และลึกที่สุดล้ำหน้าโซลูชั่นสำหรับ SQL ขนาดใหญ่การประมวลผลสตรีม , ประเภทของการประมวลผลและวิเคราะห์กระแสในความทรงจำ ไม่ต้องพูดถึงของเราที่ชื่นชอบสำหรับสมาชิกของระบบนิเวศ Hadoop .ดูเหมือนว่าทุกคนมีเล็บที่จะขับรถเข้า mapreduce ของโลงศพ