La informática de Big Data es un gran problema para todas las empresas. Hoy en día, existen muchas plataformas, herramientas y técnicas de bases de datos analíticas para el procesamiento de datos distribuidos. El entrenamiento de Hadoop en pune se prefiere principalmente para el análisis de big data debido a su velocidad y precisión en la informática. Sin embargo, existen ciertas limitaciones que una empresa puede enfrentar mientras computa con Hadoop. A continuación se mencionan algunas de sus principales limitaciones para cualquier negocio que se encuentre en formación Hadoop en Bangalore.
Desafíos y amenazas de seguridad de Hadoop
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La plataforma Big Data en Hadoop no puede estar en formularios de encriptación, donde cualquier agencia especial y departamento gubernamental pueden preferir. El Hadoop en sí mismo no permite que su modelo de seguridad esté habilitado debido a su naturaleza compleja. Sin embargo, hay muchos gobiernos / agencias no gubernamentales, que prefieren que sus grandes datos estén en secreto.
Hadoop es vulnerable por naturaleza
Hadoop está en el marco de programación basado en Java. El Java es el lenguaje de programación más común o popular, de modo que la mayoría de los programas de software los utilizan para diversos fines. Hay muchas posibilidades de explotar Big Data por parte de ciberdelincuentes. Además, el lenguaje de programación como C y C ++ son más eficientes que Java. Sin embargo, la certificación Hadoop en pune se escribe principalmente en lenguaje Java.
Hadoop, no es bueno para la informática de datos pequeños
Hay muchas industrias en este mundo, que son limitadas o tienen datos pequeños. Hadoop no admite el cálculo de datos tan pequeños. Sin embargo, estas pequeñas industrias pueden usar Hadoop más tarde, cuando su base de datos aumenta en gran cantidad.
Limitaciones para visualizar datos por capacitación en ciencia de datos en Bangalore
La capacitación de Big Data Hadoop en la certificación profesional de Bangalore y con la experiencia laboral práctica de un científico de datos a veces puede no encontrar el resultado exacto de lo que él o ella está buscando computación de Big Data con Hadoop. Esto se debe a que la gran cantidad de datos puede tener muchos otros casos similares que un científico de datos puede usar incorrectamente y no puede visualizar los datos según sea necesario.
