image

Brokoli Domates Ve Beyaz Fasulyeli Kiş, Malzemeleri, Hazırlanışı

0

Brokoli domates ve beyaz fasulyeli kiş, herkesin mutlaka tatması gereken bir lezzettir. Yapımı o kadar zor olmayan tarifimiz ellerinizle buluştuğunda daha da lezzetlenecektir.

Haber Merkezi / Ortalama 60 dakikada hazırlayacağınız bu tarifi denedikten sonra yorum bölümüne değerlendirebilirsiniz.

Malzemeleri;

2 su bardağı ısırık büyüklüğünde brokoli çiçeği
1 yemek kaşığı sızma zeytinyağı
1 su bardağı kiraz domates
6 büyük yumurta
1 su bardağı rendelenmiş gruyere peyniri, bölünmüş
0,5 su bardağı rendelenmiş parmesan peyniri
0,5 su bardağı yarı yarıya
1 çay kaşığı doğranmış taze kekik
⅛ çay kaşığı tuz
420 gr büyük beyaz fasulye, durulanmış

Hazırlanışı;

Tüm malzemelerinizi hazırlayın, başlayalım…

Fırını 220°C’ye ısıtın. 23 cm’lik cam turta tepsisini pişirme spreyi ile yağlayın.

Geniş kenarlı bir fırın tepsisine 2 su bardağı brokoli ve 1 yemek kaşığı yağı koyup, üzeri kaplanana kadar karıştırın; en az 2,5 cm aralıklarla eşit şekilde dizin. 8 dakika kavurun, ardından tek sıra halinde 1 su bardağı domatesi dikkatlice ekleyin, brokoli yumuşayıp hafifçe kızarana ve domatesler patlamaya başlayana kadar 6-8 dakika kavurun, fırın sıcaklığını 190°C’ye düşürün.

Bu arada, büyük bir kasede 6 yumurta, ½ su bardağı gruyere peyniri, ½ su bardağı parmesan peyniri, ½ su bardağı krema, 1 çay kaşığı kekik ve ⅛ çay kaşığı tuzu iyice karışana kadar çırpın, yıkanmış fasulyeleri ve kavrulmuş brokoli karışımını ekleyip karıştırın, hazırladığınız turta kalıbına aktarın.

Kalan ½ su bardağı gruyere peynirini serpin, 25-30 dakika, kenarları kızarana ve kıvam alana kadar pişirin, dilimlemeden önce 10 dakika bekletin. Afiyet olsun…

Paylaşın

Sarımsaklı Somon Ve Yeşil Fasulye, Malzemeleri, Hazırlanışı

0

Sağlıklı ve lezzetli bir yemek tarifimi arıyorsunuz, sarımsaklı somon ve yeşil fasulyeyi deneyin. Yapımı o kadar zor olmayan tarifimiz ellerinizle buluştuğunda daha da lezzetlenecektir.

Haber Merkezi / Ortalama 40 dakikada hazırlayacağınız bu tarifi denedikten sonra yorum bölümüne değerlendirebilirsiniz.

Malzemeleri;

2 orta diş sarımsak, kıyılmış (2 çay kaşığı)
5,5 çay kaşığı tamari, bölünmüş
2 çay kaşığı rendelenmiş taze zencefil, bölünmüş
1 çay kaşığı kavrulmuş susam yağı
450 gr ortadan kesilmiş, derisiz somon fileto, 2,5 cm’lik parçalara kesilmiş
1 yemek kaşığı sızma zeytinyağı
450 gr yeşil fasulye, ayıklanmış (yaklaşık 6 su bardağı )
3 yemek kaşığı hoisin sosu
1 yemek kaşığı su
1 küçük yeşil soğan, incecik doğranmış (2 yemek kaşığı)
1 çay kaşığı kavrulmuş susam

Hazırlanışı;

Tüm malzemelerinizi hazırlayın, başlayalım…

Orta boy bir kapta kıyılmış sarımsak, 2,5 çay kaşığı tamari, 1 çay kaşığı zencefil ve 1 çay kaşığı susam yağını iyice karışana kadar çırpın, somon parçalarını ekleyin ve iyice kaplanana kadar karıştırın, oda sıcaklığında 15 dakika marine olması için kenara koyun.

Büyük, yapışmaz bir tavada 1 yemek kaşığı zeytinyağını orta-yüksek ateşte ısıtın, somon parçalarını ekleyin; ara sıra karıştırarak ve çevirerek, her tarafı opaklaşana ve tamamen pişene kadar 4-5 dakika pişirin, bir balık spatulası veya maşası kullanarak somonu bir tabağa alın, tavayı temizlemeyin.

Temizlenmiş yeşil fasulyeleri tavaya ekleyin; orta-yüksek ateşte, ara sıra çevirerek, çıtır çıtır yumuşayana ve yer yer kömürleşene kadar 5-6 dakika pişirin, 3 yemek kaşığı hoisin sosu, 1 yemek kaşığı su ve kalan 1 yemek kaşığı tamari ve 1 çay kaşığı zencefili ekleyip karıştırın.

Sos koyulaşana ve fasulyeler yumuşayana kadar, yaklaşık 1 dakika, sık sık karıştırarak pişirin, ocaktan alın ve hemen pişmiş somonu ekleyin; somon sosla kaplanana kadar çevirin, 4 sığ kaseye paylaştırın, üzerine dilimlenmiş yeşil soğan ve 1 çay kaşığı susam serpin. Afiyet olsun…

Paylaşın

Tavuklu Guacamole Kasesi, Malzemeleri, Hazırlanışı

0

Hazırlaması çok kolay olan tavuklu guacamole kasesi, denedikten sonra menünüze ekleyeceğiniz yemek tariflerinden biri olacaktır. Öyleyse verilen adımları takip edin ve bu tarifi yapın! 

Haber Merkezi / Ortalama 45 dakikada hazırlayacağınız bu tarifi denedikten sonra yorum bölümüne değerlendirebilirsiniz.

Malzemeleri;

2 orta boy kırmızı dolmalık biber, ¼ inç kalınlığında dilimlenmiş (yaklaşık 3 su bardağı )
1 orta boy kırmızı soğan, incecik doğranmış (yaklaşık 1,5 su bardağı )
2 yemek kaşığı sızma zeytinyağı, bölünmüş
1,5 çay kaşığı isli kırmızı biber, bölünmüş
1,5 çay kaşığı öğütülmüş kimyon, bölünmüş
1,5 çay kaşığı granül sarımsak, bölünmüş
1 çay kaşığı tuz , bölünmüş
450 gr kemiksiz, derisiz tavuk butları, temizlenmiş ve 2,5 cm’lik parçalara kesilmiş

1,25 çay kaşığı acı biber tozu
3 orta boy olgun avokado, küp doğranmış
1,25 su bardağı doğranmış taze kişniş , ayrıca süslemek için daha fazlası
1 orta boy jalapeño biberi, çekirdekleri çıkarılmış ve ince kıyılmış
1 yemek kaşığı limon suyu, ayrıca servis için dilimler
1,25 çay kaşığı öğütülmüş karabiber
2 yemek kaşığı ufalanmış cotija peyniri

Hazırlanışı;

Tüm malzemelerinizi hazırlayın, başlayalım…

Fırını 230°C’ye önceden ısıtın ve fırın rafını fırının ortasına yerleştirin. Dilimlenmiş dolmalık biber ve soğanı, 1 yemek kaşığı yağ, ½ çay kaşığı isli kırmızı biber, kimyon ve toz sarımsak ve ¼ çay kaşığı tuzla, geniş kenarlı bir fırın tepsisine koyup eşit şekilde kaplanana kadar karıştırın, biberler ve soğanlar yumuşayana kadar, pişirme süresinin yarısında bir kez karıştırarak 10-15 dakika pişirin.

Bu arada, orta boy bir kasede tavuk parçalarını ½ çay kaşığı tuz, ¼ çay kaşığı acı toz biber, kalan 1 yemek kaşığı yağ ve 1 çay kaşığı isli kırmızı biber, kimyon ve toz sarımsakla karıştırın.

Fırın sıcaklığını ızgara seviyesine yükseltin, tavukları biber karışımının üzerine eşit şekilde yerleştirin, sebzeler hafifçe kömürleşene ve tavuk pişene kadar (72°C) fırının orta rafında yaklaşık 6 dakika ızgarada pişirin.

Bu arada, başka bir orta boy kasede doğranmış avokadoları, ¼ su bardağı kişnişi, doğranmış jalapeño biberini, 1 yemek kaşığı limon suyunu, ¼ çay kaşığı karabiberi ve kalan ¼ çay kaşığı tuzu istediğiniz kıvama gelene kadar ezin.

Avokado karışımını 4 sığ kaseye bölün (her kase yaklaşık ⅓ su bardağı kadar); kaselerin tabanını kaplayacak şekilde yayın, kaselerin üzerine tavuk ve biber karışımını koyun (her kase yaklaşık 1,5 su bardağı kadar), üzerine 2 yemek kaşığı cotija sosu serpin, kişnişle süsleyin ve isterseniz limon dilimleriyle servis edin. Afiyet olsun…

Paylaşın

Fırında Kremalı Fesleğenli Domatesli Tavuklu Makarna, Malzemeleri, Hazırlanışı

0

Fırında kremalı fesleğenli domatesli tavuklu makarna, herkesin mutlaka tatması gereken bir lezzettir. Yapımı o kadar zor olmayan tarifimiz ellerinizle buluştuğunda daha da lezzetlenecektir.

Haber Merkezi / Ortalama 60 dakikada hazırlayacağınız bu tarifi denedikten sonra yorum bölümüne değerlendirebilirsiniz.

Malzemeleri;

2 yemek kaşığı sızma zeytinyağı
3 çay kaşığı tuzsuz İtalyan baharatı, bölünmüş
1 çay kaşığı doğranmış Calabria biberi
1 çay kaşığı sarımsak tozu
¾ çay kaşığı tuz , bölünmüş
¼ çay kaşığı öğütülmüş karabiber
3 su bardağı kiraz domates
3 orta diş sarımsak, incecik doğranmış (yaklaşık 1 yemek kaşığı )

4 kemiksiz, derisiz tavuk göğsü, uçları kesilmiş
160 gr gournay peyniri, oda sıcaklığında
340 gr tam buğday makarna (yaklaşık 4 su bardağı )
140 gr ıspanak
½ su bardağı yarı yarıya
¼ su bardağı doğranmış taze fesleğen, ayrıca süslemek için küçük yapraklar
1¼ su bardağı rendelenmiş fontina peyniri, bölünmüş

Hazırlanışı;

Tüm malzemelerinizi hazırlayın, başlayalım…

Fırını 200°C’ye önceden ısıtın. 2 yemek kaşığı zeytinyağı, 2 çay kaşığı İtalyan baharatı, 1 çay kaşığı calabria biberi, 1 çay kaşığı sarımsak tozu, ¼ çay kaşığı tuz ve ¼ çay kaşığı karabiberi, fırına dayanıklı 23×33 cm’lik bir fırın kabında karıştırın, 3 su bardağı kiraz domates ve dilimlenmiş sarımsağı ekleyin; karıştırın ve fırının her yerini kaplayın.

4 tavuk göğsünün her iki tarafını ¼ çay kaşığı tuz ve kalan 1 çay kaşığı İtalyan baharatıyla tatlandırın, peyniri, kaptaki domates karışımının ortasına yerleştirin, tavuğu peynirin etrafına yerleştirin ve yağ karışımına bulanması için çevirin.

Domatesler patlamaya başlayana ve tavuğun en kalın kısmına batırılan anlık okuma termometresi 75°C’yi gösterene kadar, tavuğu pişirme süresinin yarısında çevirerek 17 ila 20 dakika pişirin.

Bu arada, büyük bir tencerede suyu yüksek ateşte kaynatın; 350 gram makarnayı paket üzerindeki talimatlara göre al dente kıvamında yaklaşık 10 dakika pişirin, 140 gram ıspanağı ekleyip karıştırın; yumuşayana kadar yaklaşık 30 saniye pişirin, pişirme suyundan ¼ su bardağı ayırın; makarna karışımını süzün.

Fırın kabını fırından çıkarın; tavuğu orta boy bir kaseye aktarın. 2 çatal kullanarak tavuğu didikleyin; kaba geri koyun. ½ su bardağı krema, ¼ su bardağı fesleğen, makarna karışımı, ½ su bardağı fontina peyniri, 1 yemek kaşığı makarna suyu ve kalan ¼ çay kaşığı tuzu ekleyin; iyice karışana kadar karıştırın, gerekirse, karışım istenen kıvamdan biraz daha akışkan olana kadar, her seferinde 1 yemek kaşığı olmak üzere, ek makarna suyu ekleyin.

Kalan ¾ su bardağı fontina peynirini serpin, karışım ısınana, peynir eriyene ve tavuk pişene kadar, 10 ila 15 dakika, üzeri açık olarak pişirin, kabı fırından çıkarmadan, fırın sıcaklığını ızgara moduna yükseltin, peynir hafifçe kızarana kadar, 1 ila 2 dakika ızgarada pişirin, servis etmeden önce 5 dakika bekletin, isteğe bağlı olarak fesleğenle süsleyebilirsiniz. Afiyet olsun…

Paylaşın

Bezelyeli Domatesli Pesto Makarna, Malzemeleri, Hazırlanışı

0

Ferahlatıcı ve etkileyici bir akşam yemeği mi arıyorsunuz? Bezelyeli domatesli pesto makarna, aradığınız yemek olabilir. Karar verdiyseniz verilen adımları takip edin ve bu kolay tarifi hemen yapın!

Haber Merkezi / Ortalama 30 dakikada hazırlayacağınız bu tarifi denedikten sonra yorum bölümüne değerlendirebilirsiniz.

Malzemeleri;

225 gr tam buğday rotini (yaklaşık 2 su bardağı )
1 su bardağı dondurulmuş bezelye
1,25 su bardağı pesto
2 yemek kaşığı az yağlı mayonez
1,5 yemek kaşığı beyaz şarap sirkesi
1,25 çay kaşığı tuz
1,25 çay kaşığı öğütülmüş karabiber
1 su bardağı dörde bölünmüş üzüm domates
1 adet yeşil soğan , dilimlenmiş (yaklaşık ¼ su bardağı )

Hazırlanışı;

Tüm malzemelerinizi hazırlayın, başlayalım…

Büyük bir tencerede suyu kaynatın. 225 gram makarna ekleyin ve paket üzerindeki talimatlardan 3 dakika daha az pişirin, 1 su bardağı bezelye ekleyin ve makarna ve bezelyeler yumuşayana kadar yaklaşık 3 dakika daha pişirmeye devam edin, makarna ve bezelyeleri süzün.

Bu arada, büyük bir kapta 1,25 su bardağı pesto, 2 yemek kaşığı mayonez, 1,5 yemek kaşığı sirke, 1,25 çay kaşığı tuz ve 1,25 çay kaşığı karabiberi çırpın, 1 su bardağı domates, dilimlenmiş yeşil soğan, haşlanmış makarna ve bezelyeyi ekleyin, iyice karışana kadar karıştırın, ılık veya oda sıcaklığında servis edin. Afiyet olsun…

Paylaşın

Apache Hive Nedir? Temel Özellikleri

0

Apache Hive, Hadoop ekosistemi üzerine kurulu bir veri ambarı çözümüdür ve öncelikli olarak dağıtılmış depolama sistemlerinde depolanan büyük veri kümelerini sorgulamak ve yönetmek için kullanılır.

Haber Merkezi / Veri sorgulama, özetleme ve analiz için HiveQL adlı SQL benzeri bir dil sunar. Hive, kullanıcıların yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış veri türlerini işleyip dönüştürmesine olanak tanıyarak büyük veri işleme görevleri için popüler bir seçenek haline getirir.

Apache Hive, Hadoop’un dağıtılmış dosya sisteminde (HDFS) depolanan büyük veri kümelerini sorgulamak ve analiz etmek için basit, güçlü ve verimli bir mekanizma sağlamak üzere tasarlanmış Hadoop ekosisteminin kritik bir bileşenidir. Temel amacı, kuruluşların ve veri bilimcilerinin, daha karmaşık programlama dilleri veya veri depolama ayrıntıları hakkında derin bilgiye ihtiyaç duymadan, büyük verileri sorgulamak ve yönetmek için tanıdık bir SQL benzeri sözdizimi kullanmalarını sağlamaktır. Hive, Apache Hadoop üzerine kurulu veri ambarı özellikleriyle veri özetleme, sorgulama ve analizini kolaylaştırır.

Kullanıcılar, Hive’ı büyük veri stratejilerine dahil ederek, yatay ölçeklendirme yeteneğinden faydalanabilir, böylece daha büyük veri hacimlerini barındırabilir ve veri işleme sırasında performansı optimize edebilirler. Apache Hive’ın temel avantajlarından biri, çeşitli veri formatlarını ve depolama sistemlerini destekleyerek heterojen veri kaynakları arasında uyumluluk sağlamasıdır.

Hive, HDFS’nin yanı sıra Apache HBase, Amazon S3 ve Microsoft Azure Blob Storage gibi diğer depolama çözümleriyle de çalışabilir. Ayrıca, Hive’ın genişletilebilir mimarisi, kullanıcıların kendi iş ihtiyaçlarına uygun özel giriş/çıkış biçimleri, kullanıcı tanımlı işlevler (UDF’ler) ve kullanıcı tanımlı toplu işlevler (UDAF’ler) geliştirmelerine olanak tanır.

Hive, Apache Spark gibi diğer önemli Hadoop araçlarıyla da entegre olarak kullanıcıların verileri üzerinde karmaşık analitik işlemler ve makine öğrenimi algoritmaları çalıştırmalarına olanak tanır. Kuruluşlar, Apache Hive’ın gücünden yararlanarak geniş veri depolarından değerli bilgiler elde edebilir, bilinçli kararlar alabilir ve genel operasyonel verimliliği artırabilir.

Apache Hive nasıl çalışır?

Apache Hive, HiveQL sorgularını Hadoop kümesinde yürütülen bir dizi MapReduce işine dönüştürerek çalışır. Kullanıcıların Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS) veya diğer uyumlu depolama sistemlerinde depolanan verilerle etkileşim kurmaları için bir arayüz sağlar. Hive, büyük veri kümelerini verimli bir şekilde sorgulamak için gerekli veri işleme, bölümleme, dizinleme ve diğer özellikleri yönetir.

Apache Hive’ın temel özellikleri nelerdir?

Apache Hive’ın bazı temel özellikleri şunlardır:

SQL benzeri sorgu dili (HiveQL) desteği
Hadoop ekosistem bileşenleriyle entegrasyon
Büyük veri işleme için ölçeklenebilirlik ve sağlamlık
Verimli sorgulama için veri bölümlendirme ve kovalama
Kullanıcı tanımlı işlevlerle (UDF’ler) genişletilebilirlik
Çeşitli depolama biçimleri ve veri kaynakları için destek

Apache Hive ile Apache HBase arasındaki fark nedir?

Hem Apache Hive hem de Apache HBase, Hadoop ekosisteminin bir parçası olsa da farklı amaçlara hizmet eder. Hive, büyük veri kümeleri üzerinde SQL benzeri sorgu yetenekleri sağlayan, analitik ve toplu işleme için bir veri ambarı çözümüdür. HBase ise gerçek zamanlı, işlemsel ve düşük gecikmeli kullanım senaryoları için tasarlanmış bir NoSQL veritabanıdır. Hive, HDFS’de depolanan verileri sorgulamak için üst düzey bir arayüz sağlamaya odaklanırken, HBase, büyük veri kümelerine neredeyse gerçek zamanlı olarak rastgele okuma ve yazma erişimi sağlayan dağıtılmış, sütunlu bir depolama alanıdır.

Apache Hive’ı kimler kullanmalı?

Apache Hive, büyük veri kümeleriyle çalışan ve güçlü, ölçeklenebilir ve kullanımı kolay bir veri ambarı çözümüne ihtiyaç duyan analistler, veri mühendisleri ve büyük veri geliştiricileri için en uygunudur. Hive, Hadoop ekosistemi veya MapReduce programlama konusunda önemli bir bilgi birikimi gerektirmeden SQL benzeri bir sorgulama arayüzü sağladığı için SQL’e aşina kullanıcılar için de harika bir seçimdir.

Apache Hive’ı çalıştırmak için sistem gereksinimleri nelerdir?

Apache Hive, depolama ve işleme için bir Hadoop kümesine erişim gerektirir. Apache Hive’ı çalıştırmak için bazı temel gereksinimler şunlardır:

Çalışan bir Hadoop kurulumu (Hadoop 2.x veya üzeri önerilir)
Java Runtime Environment (JRE) sürüm 1.7 veya üzeri
Veri seti ve işleme gereksinimleri için yeterli bellek ve depolama kaynakları
Ayrıca kullanıcıların HCatalog gibi ek bileşenlere, Hue gibi bir web arayüzüne ve meta verileri depolamak için uyumlu veritabanı sistemlerine ihtiyacı olabilir.

Paylaşın

Apache HBase Nedir? Temel Özellikleri

0

Apache HBase, Apache Hadoop ekosistemi üzerine kurulu, açık kaynaklı, dağıtık, ilişkisel olmayan (NoSQL) bir veritabanıdır. Bir dizi standart sunucuda büyük miktarda yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış veriyi işleyecek şekilde tasarlanmıştır ve verilere hızlı ve rastgele okuma-yazma erişimi sağlar.

Haber Merkezi / HBase, yüksek ölçeklenebilirliği, düşük gecikme süresi ve güçlü tutarlılık özellikleri sayesinde gerçek zamanlı, büyük veri uygulamaları için özellikle uygundur.

Apache HBase, büyük veri ve gerçek zamanlı uygulamalarda büyük miktarda yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış veriyi yönetmek için performanslı ve ölçeklenebilir bir çözüm sunmak üzere tasarlanmış, dağıtılmış, ilişkisel olmayan bir veritabanıdır. Temel amacı, verilere rastgele, gerçek zamanlı, okuma/yazma erişimi sağlamaktır; bu da onu, analitik ve veri ambarı gibi düşük gecikme ve yüksek verimin kritik olduğu kullanım durumları için ideal hale getirir.

HBase, Hadoop Dağıtık Dosya Sistemi (HDFS) üzerine kuruludur ve Hadoop ekosisteminin hata toleransı, dayanıklılığı ve paralel işleme yeteneklerini kullanarak çok sayıda düğümde muazzam miktarda veriyi destekler. Sütun ailesi veri modeli altında çalışan Apache HBase, herhangi bir veri kaybı olmadan yatay ölçeklenebilirlik sunarak büyük ölçekli, seyrek veri kümelerini verimli bir şekilde depolar ve işler; bu da onu özellikle zaman serisi verileri için uygun hale getirir.

Bu, önemli veri noktalarına gerçek zamanlı olarak hızlı erişim sağlayarak kuruluşların zamanında, veri odaklı kararlar almasını ve büyük miktarda veriyi verimli bir şekilde işlemesini sağlar. Apache HBase’in öne çıkan kullanım alanları arasında, kullanıcı etkinliği, etkileşimleri ve tercihleri ​​hakkında veri depolamak ve işlemek için veritabanını kullanabilen sosyal medya platformlarının yanı sıra, borsalar gibi çeşitli finansal hizmetler, yüksek frekanslı işlem verilerini işleme ve tik verisi depolama yer alır.

Sonuç olarak Apache HBase, performans ve başarı için büyük miktarda veriye hızlı erişimin hayati önem taşıdığı uygulamalarda hayati bir rol oynar.

Apache HBase Hakkında Sıkça Sorulan Sorular (SSS):

Apache HBase’in temel özellikleri nelerdir?

Apache HBase’in bazı temel özellikleri arasında ölçeklenebilirlik, güçlü tutarlılık, hızlı okuma ve yazma erişimi, sürüm yönetimi ve toplu işlem, gerçek zamanlı analiz, yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış veri yönetimi gibi çeşitli veri depolama ve işleme işlemlerine destek yer alır.

Apache HBase çeşitli depolama arka uçlarında çalışabilir mi?

Apache HBase, öncelikle Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS) ile çalışmak üzere tasarlanmış olsa da, Google Cloud Storage, Microsoft Azure Data Lake Storage ve Amazon S3 gibi Hadoop’u destekleyen diğer dosya sistemlerinde de çalışabilir. Ancak, HBase’in performansı ve güvenilirliği, seçilen depolama arka ucuna bağlı olarak değişiklik gösterebilir.

Apache HBase ile Apache Cassandra arasındaki fark nedir?

Hem Apache HBase hem de Apache Cassandra, dağıtık, sütun odaklı NoSQL veritabanlarıdır, ancak farklı tasarım hedefleri ve kullanım örneklerine sahiptirler. HBase, tutarlı okuma ve yazma işlemleri için optimize edilmiştir ve büyük ölçekli, toplu işleme odaklı analitik için Hadoop ile sıkı bir şekilde entegredir. Öte yandan Cassandra, yüksek yazma verimliliği için tasarlanmıştır ve çoklu veri merkezi ve bulut ortamlarında yüksek erişilebilirlik ve dayanıklılık sağlamak için nihai tutarlılık sağlar.

Apache HBase’de veri sorgulaması nasıl yapılır?

Apache HBase’de veri sorgulamak için HBase’in yerel istemci API’sini, REST API’sini veya Thrift API’sini kullanabilirsiniz. Ayrıca, HBase için SQL benzeri bir arayüz sağlayan Apache Phoenix veya SQL kullanarak HBase tablolarını sorgulamayı destekleyen Apache Drill gibi çeşitli üst düzey sorgu dillerini ve çerçevelerini de kullanabilirsiniz.

Paylaşın

Apache Hadoop Nedir? Temel Bileşenleri

0

Apache Hadoop, basit programlama modelleri kullanılarak bilgisayar kümeleri arasında büyük veri kümelerinin dağıtılmış depolama ve işlenmesi için kullanılan açık kaynaklı bir yazılım çerçevesidir.

Haber Merkezi / Çerçeve, dört ana modülden oluşur: Hadoop Common, Hadoop Dağıtık Dosya Sistemi (HDFS), Hadoop YARN ve Hadoop MapReduce. Bu modüllerin her biri, Hadoop’un büyük verileri verimli ve güvenilir bir şekilde işleme becerisine katkıda bulunur.

Apache Hadoop, büyük veri kümelerinin bilgisayar kümeleri arasında depolanmasına ve işlenmesine olanak tanıdığı için günümüzün dijital dünyasında oldukça hayati bir teknolojidir. Bu aracın amacı, geleneksel veri işleme araçlarıyla işlenemeyen büyük verilerle başa çıkma konusunda işletmelere destek olmaktır. Tek bir sunucudan, her biri yerel hesaplama ve depolama yetenekleri sunan binlerce makineye ölçeklenebilecek şekilde tasarlanmıştır.

Dünya çapında kullanılan Hadoop’un en büyük avantajı, çeşitli platformlardan gelen ve büyük hacimlerde, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış farklı veri türlerini işleme esnekliğidir. Hadoop, öncelikle bu çağın önemli bir iş aracı olan büyük veri analitiği için kullanılır. Bu teknoloji, kuruluşların büyük hacimli verileri hızlı ve verimli bir şekilde analiz etmelerini sağlayarak daha bilinçli iş kararları almalarını sağlar.

İşletmeler, müşteri davranış analizi, trendleri tahmin etme, dolandırıcılığı tespit etme ve diğer uygulamalar için bu teknolojiden yararlanabilir. Analitik amaçların yanı sıra, veri arşivleme ve araştırma amaçları için de kullanılır. Telekomünikasyondan sosyal ağlara, finans sektöründen çevrimiçi pazarlamaya kadar, büyük hacimli verilerle uğraşan her alan Apache Hadoop’tan faydalanabilir.

Apache Hadoop Hakkında Sıkça Sorulan Sorular (SSS):

Hadoop’un temel bileşenleri nelerdir?

Hadoop temel olarak şu dört temel bileşeni içerir: Hadoop Dağıtık Dosya Sistemi (HDFS), MapReduce, Yet Another Resource Negotiator (YARN) ve Hadoop Common.

Hadoop nasıl çalışır?

Hadoop, büyük veri sorunlarını daha sonra paralel olarak işlenen birden fazla küçük veri bloğuna bölerek çalışır. Sonuçlar daha sonra daha büyük veri sorununu yanıtlamak için derlenir.

Hadoop’ta HDFS’nin rolü nedir?

HDFS veya Hadoop Dağıtık Dosya Sistemi, Hadoop çerçevesinde verileri depolamaktan sorumludur. Büyük veri kümelerini, bir kümedeki farklı düğümlere dağıtılmış daha küçük bloklara ayırır.

Hadoop’ta MapReduce’un kullanımı nedir?

MapReduce, Hadoop’ta büyük veri kümelerini işlemek için kullanılan bir programlama modelidir. Verileri birden fazla parçaya ayırır ve bunları paralel olarak işler, böylece veri işleme hızını artırır.

Hadoop’ta YARN nedir?

Yet Another Resource Negotiator (YARN), Hadoop’taki görev zamanlama bileşenidir. Kümelerdeki kaynakları yönetir ve görevleri belirli düğümlere zamanlar.

Hadoop Common’ın amacı nedir?

Hadoop Common, Hadoop ekosistemindeki diğer modüllerin ihtiyaç duyduğu kütüphaneleri ve yardımcı programları içerir. İşletim sistemlerinin HDFS altında depolanan verileri okuması için gereken araçları sağlar.

Veriler Hadoop’ta nasıl depolanır?

Hadoop’ta veriler, bir makine kümesinde yedekli bir şekilde dağıtılmış bir şekilde depolanır. Bu, verilerin donanım arızalarına karşı korunmasını ve yüksek erişilebilirlik sağlar.

Hadoop hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri işleyebilir mi?

Evet, Hadoop hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri işleyecek şekilde tasarlanmıştır ve bu da onu büyük veri analitiği için çok yönlü bir araç haline getirir.

Hadoop’u kullanmak için Java öğrenmek gerekli mi?

Hadoop Java ile yazılmış olsa da, Hadoop’u kullanmak için Java bilmek gerekli değildir. Python gibi betik dillerini destekler ve programlama görevlerini basitleştirmek için Pig ve Hive gibi daha üst düzey dillere sahiptir.

Paylaşın

Apache Flink Nedir? Temel Özellikleri

0

Apache Flink, yüksek verimlilik ve düşük gecikme süresiyle büyük ölçekli veri akışlarını işlemek üzere tasarlanmış, açık kaynaklı, dağıtık bir veri işleme çerçevesidir.

Haber Merkezi / Hem toplu hem de akış işleme görevlerini çalıştırabilir ve hem geçmiş verilerin hem de gerçek zamanlı verilerin işlenmesine olanak tanır. Flink’in akış odaklı mimarisi ve zengin esnek API seti, onu durum bilgisi olan ve olay odaklı uygulamalar geliştirmek isteyen kullanıcılar için popüler bir seçenek haline getirir.

Apache Flink, verilerinden gerçek zamanlı olarak değerli bilgiler elde etmeyi hedefleyen kuruluşlar için kritik bir araç görevi gören gelişmiş bir dağıtılmış veri işleme çerçevesidir. Temel amacı, işletmelerin verileri oluşturulurken verilerdeki kalıpları, düzensizlikleri ve eğilimleri tespit etmelerini sağlayan verimli ve ölçeklenebilir veri akışı ve işlemeyi mümkün kılmaktır.

Bu yetenek, kuruluşların rekabette öne geçmek için gerçek zamanlı bilgilere dayalı kritik kararlar alması gereken günümüzün veri odaklı dünyasında olmazsa olmazdır. Olay odaklı uygulamaların yönetiminden makine öğrenimi analizlerine kadar, Apache Flink’in çok yönlülüğü, onu finans, telekomünikasyon, lojistik ve daha birçok sektördeki çok çeşitli kullanım durumları için vazgeçilmez kılar.

Apache Flink’in temel güçlü yönlerinden biri, düşük gecikmeyle doğru sonuçlar sunarak kullanıcıların büyük hacimli verileri minimum gecikmeyle işleyebilmesini sağlamasıdır. Bu yüksek performanslı işlevsellik, durum bilgisi hesaplamaları, olay zamanı işleme ve tam bir kez işleme garantileri gibi gelişmiş özellikleri destekleyen, hassas bir şekilde tasarlanmış mimarisi sayesinde elde edilir.

Apache Flink, bu özellikleri kullanarak işletmelerin karmaşık veri hatları geliştirmelerine ve yürütmelerine olanak tanır ve basit veri toplama ve işleme süreçlerinin ötesine geçer. Veri akışına yönelik bu kapsamlı yaklaşım, kuruluşların verilerinin tüm potansiyelini ortaya çıkarmalarına ve bunları eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürmelerine olanak tanır. Bu sayede, sürekli gelişen dijital ortamda başarılı olmak için daha iyi kararlar alabilir ve daha bilinçli bir strateji geliştirebilirler.

Apache Flink Hakkında Sıkça Sorulan Sorular (SSS):

Apache Flink’in bazı temel özellikleri nelerdir?

Apache Flink’in bazı temel özellikleri arasında olay odaklı işleme, durumlu hesaplamalar için tam bir kez semantiği, olay zamanı ve sırasız işleme desteği, düşük gecikme süresi ve yüksek verimli performans ve küçük uygulamalardan çok büyük uygulamalara sorunsuz ölçekleme yer alır.

Apache Flink için bazı tipik kullanım durumları nelerdir?

Apache Flink, gerçek zamanlı akış analitiği, dolandırıcılık tespiti, anormallik tespiti, müşteri etkileşimleri ve sosyal medya analitiği ile makine öğrenimi ve yapay zeka uygulamaları için büyük ölçekli veri işleme dahil olmak üzere çeşitli kullanım durumları için kullanılır.

Apache Flink, Apache Spark’tan nasıl farklıdır?

Hem Apache Flink hem de Spark açık kaynaklı büyük veri işleme çerçeveleri olsa da, Flink öncelikli olarak akış işlemeye odaklanırken, Spark toplu işleme için tasarlanmıştır. Flink, gerçek zamanlı verileri işleyebilen gerçek bir akış motoru sağlarken, Spark verileri gecikmelere neden olabilen mikro gruplar halinde işler. Ancak hem Flink hem de Spark toplu ve akış işleme için kullanılabilir, ancak temel odak noktaları ve performans özellikleri farklıdır.

Flink işini nasıl kurar ve çalıştırırım?

Bir Flink işini kurmak ve çalıştırmak şunları içerir: 1) Yerel makinenize veya kümenize Apache Flink’i kurmak, 2) Java, Scala veya Python’da bir Flink uygulaması yazmak, 3) Uygulamayı bir JAR dosyasına derlemek, 4) Flink kümesini başlatmak ve JAR dosyasını göndermek için Flink’in komut satırı istemcisini veya web kullanıcı arayüzünü kullanmak ve 5) Flink web panosu aracılığıyla iş yürütmeyi izlemek.

Paylaşın

Apache Ant Nedir, Nasıl Kurulur?

0

Apache Ant, öncelikle yazılım derleme süreçlerini otomatikleştirmek için kullanılan açık kaynaklı, Java tabanlı bir derleme aracıdır. Proje yapısını ve gerekli görevleri tanımlamak için derleme betikleri olarak “derleme dosyaları” olarak bilinen XML dosyalarını kullanır.

Haber Merkezi / Ant, kod derleme, birleştirme, test etme ve yürütme için çok sayıda yerleşik görev sunarak, Java geliştiricilerinin derleme süreçlerini kolaylaştırmak ve yönetmek için popüler bir seçenek haline getirir.

Apache Ant, yazılım derleme, birleştirme, test etme ve dağıtma ile ilgili görevleri kolaylaştırarak yazılım oluşturma sürecini otomatikleştirmek için tasarlanmış çok yönlü bir yazılım aracıdır. Başlangıçta Java platformu için geliştirilmiş olsa da, zamanla diğer programlama dillerini de destekleyecek şekilde geliştirilmiştir.

Apache Ant’in temel amacı, ham kaynak kodunun son kullanıcılara kolayca dağıtılabilen nihai çıktılara dönüştürülmesini kolaylaştırmaktır. Bu temel adımları otomatikleştirerek, geliştiriciler yazılım geliştirme yaşam döngülerindeki gereksiz tekrarları ortadan kaldırabilir ve hataları en aza indirebilir, böylece üretkenliği ve verimliliği artırabilirler.

Apache Ant’in en önemli ayırt edici özelliklerinden biri, çeşitli derleme görevlerini tanımlamak ve açıklamak için temel betik dili olarak XML’e (Genişletilebilir İşaretleme Dili) dayanmasıdır. Bu, onu son derece genişletilebilir ve özelleştirilebilir hale getirerek, geliştiricilerin kendi Ant görevlerini oluşturmalarına ve üçüncü taraf kütüphaneleri kolayca entegre etmelerine olanak tanır.

Ayrıca, Apache Ant, Windows, macOS ve Linux gibi çeşitli işletim sistemlerinde sorunsuz çalışan platformlar arası uyumluluğa sahiptir ve kullanıcıların platform tercihlerinden bağımsız olarak tutarlı derleme ortamları oluşturmalarına olanak tanır. Yıllar içinde Ant, çok sayıda açık kaynaklı proje ve ticari yazılım ürünü derleme süreçlerini yönetmek için ona güvenerek yaygın bir şekilde benimsenmiş ve böylece yazılım geliştirme dünyasında vazgeçilmez bir araç haline gelmiştir.

Apache Ant Hakkında Sıkça Sorulan Sorular (SSS):

Apache Ant’ı neden kullanmalıyım?

Apache Ant’in yapılandırılması kolaydır, karmaşık derleme süreçlerini otomatikleştirmenize olanak tanır ve çeşitli yerleşik görevler sunar. Platform ayrıca genişletilebilirliği de destekler; yani gerektiğinde özel görevler oluşturabilir veya üçüncü taraf görevlerini içe aktarabilirsiniz. Genel olarak Ant, Java geliştiricileri için verimli ve güçlü bir derleme aracıdır.

Apache Ant’ı nasıl kurarım?

Apache Ant’i kurmak için şu adımları izleyin:

En son Apache Ant ikili dağıtımını Ant resmi web sitesinden indirin.
İndirdiğiniz dosyayı istediğiniz yere çıkartın.
Çıkarılan Ant’in “bin” dizinini sisteminizin PATH ortam değişkenine ekleyin.
Komut isteminde “ant -version” komutunu çalıştırarak kurulumun başarılı olduğunu doğrulayın.
Basit bir Ant derleme dosyası nasıl oluşturabilirim?
Basit bir Ant derleme dosyası oluşturmak için şu adımları izleyin:

Projenizin kök dizininde “build.xml” adında yeni bir XML dosyası oluşturun.
Dosyayı “ ” bildirimiyle başlatın.
“‘i ekleyin”name” ve “default” özniteliklerine sahip kök öğe.
Bir ” ekleyinBir yapı görevini tanımlamak için “name” özniteliğine sahip ” öğesi.
Hedefin içine, ” gibi bir veya daha fazla Ant görevi ekleyin” veya “”.
“”‘yi kapatın” öğesini seçin ve dosyayı kaydedin.

Ant derlemesini nasıl çalıştırabilirim?

Bir Ant derlemesini çalıştırmak için komut isteminizi açın, “build.xml” dosyasını içeren projenin kök dizinine gidin ve “ant” yazıp ardından çalıştırmak istediğiniz hedefin adını girin. Bir hedef adı belirtmezseniz, Ant derleme dosyasında belirtilen varsayılan hedefi kullanır.

Paylaşın

KÜNYE

MESAJ

– Borsa ve Döviz
– Finans
– Enerji
– Otomobil
– Emlak
– Diğer Ekonomi

 

haberkaos.com@gmail.com

Sosyal Medyada Haber Kaos