私が記載されているポイントのIBM article related to Hadoopと1の読み取りを持っていたに近いデータがのHadoop：データへのクローズ処理ロジックではなく、処理ロジックの説明
のHadoop分散ファイルシステムは、多くの目標がありました。データに近い
処理ロジックではなく、それは言葉の遊びのように私に聞こえる処理ロジック
に近いデータ：ここで最も注目すべきいくつかのです。データに近い処理ロジックと処理ロジックに近いデータには違いがありますか？
かなり違いがあります。
データに近い処理を実行するということは、データが実際に存在するサーバー上でビジネスロジックを実行することを意味します。
これをデータ処理に近づけることと比較します。データベースを照会し、他のシステムと結合することができます。この場合、データはネットワークを介して送信されます。
コードやライブラリの送信は、ギガバイトとテラバイト相当のデータを引き出すよりもネットワーク転送のオーバーヘッドが大幅に少なくなると主張しています。
Hadoop2では、これはYARNによって処理されます.YARNでは、mapreduce、Sparkなどのプロセスがプロセスプロセスコンテナからデータノードプロセスと並行して実行されます。