Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть EN.605.788.81.FA22 - Apache Airflow with integration of EMR - McDonough Meghan

  • Meghan McDonough
  • 2022-12-07
  • 79
EN.605.788.81.FA22  - Apache Airflow with integration of EMR - McDonough Meghan
  • ok logo

Скачать EN.605.788.81.FA22 - Apache Airflow with integration of EMR - McDonough Meghan бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно EN.605.788.81.FA22 - Apache Airflow with integration of EMR - McDonough Meghan или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку EN.605.788.81.FA22 - Apache Airflow with integration of EMR - McDonough Meghan бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео EN.605.788.81.FA22 - Apache Airflow with integration of EMR - McDonough Meghan

Project: Apache Airflow with integration of EMR

Goal:
The goal of this project is to explore Amazon EMR (previously called Amazon Elastic
MapReduce) to host an Apache Airflow instance to schedule and run Hadoop jobs.

Description:
Amazon EMR is a managed cluster platform that simplifies running big data frameworks such as Apache Hadoop and Spark on AWS framework. Since this runs on AWS, this project will dive into its elastic nature, utilizing its built in Hadoop tools, and its intuitive nature on use.

In addition to hosting a Hadoop cluster on Amazon EMR, an Apache Airflow instance will be spun up for scheduling and orchestration of data pipelines and or workflows. A workflow is represented as a Directed Acyclic Graph or (DAG) that contains individual pieces of work called Tasks which can be arranged in any manner.

Finally, a DAG will be implemented for all the previous assignments so each job can be triggered at a moment’s notice. If time allows, another MR program will be written.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]