What is the translation of " HDFS " in Vietnamese?

• HDFS

Examples of using Hdfs in English and their translations into Vietnamese

HDFS is also supported.
HDCP cũng được hỗ trợ.

The big thing is HDFS federation.
Thay đổi lớn nhất là HDFS federation.

HDFS has a Master-Slave architecture.
HDFS có kiến trúc Master- Slave.

Create a sub-directory structure in HDFS.
Tạo một cấu trúc thư mục con trong HDFS.

HDFS is a distributed file system.
HDFS là hệ thống tập tin phân tán được.

The default size of HDFS block is 64MB.
Mặc định mỗi block trên HDFS có kích thước là 64MB.

HDFS offers to dealers and customers.
HDFS mang đến cho đại lý và khách hàng.

Each Hadoop daemon such as hdfs, yarn, MapReduce etc., will run as a separate java process.
Mỗi Hadoop daemon như hdfs, yarn, MapReduce, sẽ chạy như một tiến trình java riêng biệt.

SNN is different from NameNode in its process of not receiving or recording any real-time changes to HDFS.
SNN khác với NameNode trong quá trình xử lý của nó không nhận hoặc ghi lại bất cứ thay đổi thời gian thực tới HDFS.

In HDFS, DataNode is responsible for storing actual data in HDFS.
DataNode có trách nhiệm lưu trữ dữ liệu thực tế trong HDFS.

IBM cloud object storage as well as HDFS, OwFS, GFS2, Swift and Ceph based object storage.
Lưu trữ đối tượng đám mây của IBM cũng như lưu trữ đối tượng dựa trên HDFS, OwFS, GFS2, Swift và Ceph.

Big Data Hadoop Administrator is a four-day course designed to provide detailed knowledge of the Hadoop framework, Hadoop cluste and HDFS.
Big Data Hadoop Administrator là khóa học bốn ngày được thiết kế để cung cấp kiến thức chi tiết về cấu hình Hadoop, cụm Hadoop và HDFS.

All of the Hadoop operations, such as HDFS, MapReduce, yarn, and the likes, will be run on this mode as separate java process.
Mỗi Hadoop daemon như hdfs, yarn, MapReduce, sẽ chạy như một tiến trình java riêng biệt.

HDFS uses a master/ slave architecture in which the master consists of a NameNode that manages a metadata file system and one or more slave DataNodes to store real data.
HDFS sử dụng kiến trúc master/ slave, trong đó master gồm một NameNode để quản lý hệ thống file metadata và một hay nhiều slave DataNodes để lưu trữ dữ liệu thực tại.

Compared to the traditional MPP systems, the newer ones have been built to deal with data stored in a different distributed storage system like HDFS, S3, or ABS.
So với các hệ thống MPP truyền thống, các hệ thống mới hơn đã được xây dựng để đối phó với dữ liệu được lưu trữ trong một hệ thống lưu trữ phân tán khác như HDFS, S3 hoặc ABS.

The NameNode is the master of HDFS that directs the slave DataNode daemons to perform the low-level I/O tasks.
NameNode là master của HDFS để chỉ đạo các trình nền DataNode slave để thực hiện các nhiệm vụ I/ O mức thấp.

It rewrites SQL in the native query language of each data source, such as Elasticsearch, MongoDB, and HBase, and optimizes processing for file systems such as Amazon S3 and HDFS.
Dremio viết lại SQL trong ngôn ngữ truy vấn gốc của từng nguồn dữ liệu, chẳng hạn như Elasticsearch, MongoDB và HBase và tối ưu hóa việc xử lý các hệ thống tệp tin như Amazon S3 và HDFS.

A file in an HDFS namespace is split into several blocks and those blocks are stored in a set of DataNodes.
Một tập tin với định dạng HDFS được chia thành nhiều block và những block này được lưu trữ trong một tập các DataNodes.

Each slave in your cluster will host a DataNode daemon to perform certain tasks of the distributed file system- read and write HDFS blocks to actual files on the local file system( local filesytem).
Mỗi máy slave trong cluster của bạn sẽ lưu trữ( host) một trình nền DataNode để thực hiện các công việc nào đó của hệ thống file phân tán- đọc và ghi các khối HDFS tới các file thực tế trên hệ thống file cục bộ( local filesytem).

Makes the HDFS system to look like a regular file system so that you can use ls, rm, cd etc., directly on HDFS data.
Làm cho hệ thống HDFS trông như một hệ thống tệp thông thường, do đó bạn có thể sử dụng lệnh ls, cd, rm và những lệnh khác với dữ liệu HDFS.

Configuration overview and important configuration file, Configuration parameters and values, HDFS parameters MapReduce parameters, Hadoop environment setup,‘Include' and‘Exclude' configuration files, Lab: MapReduce Performance Tuning.
Tổng quan cấu hình và tệp cấu hình quan trọng, Thông số cấu hình và giá trị, tham số HDFS Tham số MapReduce, thiết lập môi trường Hadoop, tệp' Bao gồm' và' Loại trừ' cấu hình, Lab: Điều chỉnh hiệu suất MapReduce.

HDFS uses a master/slave architecture where master consists of a singleNameNode that manages the file system metadata and one or more slaveDataNodes that store the actual data.
HDFS sử dụng kiến trúc master/ slave, trong đó master gồm một NameNode để quản lý hệ thống file metadata và một hay nhiều slave DataNodes để lưu trữ dữ liệu thực tại.

Because we have benefited greatly by leveraging the available Hadoop technology, Powerset decided to give back to the community by developing an open-source analog to BigTable that is built on top of HDFS(Hadoop Distributed File System).
Vì chúng ta đã có lợi lớn bằng việc thúc đẩy công nghệ sẵn có Hadoop, nên Powerset đã quyết định đóng góp ngược lại cho cộng đồng bằng việc phát triển một thứ tương tự với BigTable bằng nguồn mở mà nó được xây dựng bên trên của HDFS( Hệ thống tệp phân tán của Hadoop).

ETL: Storage systems, such as HDFS, S3, and Azure Blob Store(ABS), house the large volumes of structured, semi-structured, and unstructured data.
ETL: Các hệ thống lưu trữ, chẳng hạn như HDFS, S3 và Azure Blob Store( ABS), chứa khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc.

The HDFS curriculum addresses relational and family process in contemporary families, such as cohabiting couples, families of divorce and remarriage, military families, and foster families.
Chương trình giảng dạy HDFS giải quyết quá trình quan hệ và gia đình trong các gia đình đương đại, chẳng hạn như các cặp vợ chồng sống thử, gia đình ly dị và tái hôn, gia đình quân nhân và gia đình nuôi dưỡng.

Specific topics covered include MapReduce algorithms, MapReduce algorithm design patterns, HDFS, Hadoop cluster architecture, YARN, computing relative frequencies, secondary sorting, web crawling, inverted indexes and index compression, Spark algorithms and Scala.
Các chủ đề cụ thể bao gồm thuật toán MapReduce, mẫu thiết kế thuật toán MapReduce, HDFS, kiến trúc cụm Hadoop, YARN, tính toán tần số tương đối, sắp xếp thứ cấp, thu thập dữ liệu web, chỉ mục đảo ngược và nén chỉ mục, thuật toán Spark và Scala.

NameNode tracks the HDFS, how your files are divided into blocks, which nodes they store, and the overall“health check” of the distributed file system.
NameNode theo dõi HDFS, cách các tập tin của bạn được phân chia thành các block, những node nào lưu các khối đó, và“ kiểm tra sức khỏe” tổng thể của hệ thống tệp phân tán.

When you want to read or write an HDFS file, the file is broken up into blocks and NameNode tells your clients where the DataNode daemons will be located.
Khi bạn muốn đọc hay ghi một file HDFS, file đó được chia nhỏ thành các khối và NameNode sẽ nói cho các client của bạn nơi các khối trình nền DataNode sẽ nằm trong đó.

How ETL tools work in Big data Industry, Connecting to HDFS from ETL tool and moving data from Local system to HDFS, Moving Data from DBMS to HDFS, Working with Hive with ETL Tool, Creating Map Reduce job in ETL tool, End to End ETL PoC showing big data integration with ETL tool.
Công cụ ETL hoạt động như thế nào trong ngành công nghiệp dữ liệu lớn, kết nối với HDFS từ công cụ ETL và di chuyển dữ liệu từ hệ thống cục bộ sang HDFS, di chuyển dữ liệu từ DBMS sang HDFS, làm việc với Hive với công cụ ETL, tạo bản đồ Giảm công việc trong công cụ ETL, End to End ETL PoC hiển thị tích hợp dữ liệu lớn với công cụ ETL.