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Migrieren von Hadoop

Legacy-Hadoop-Plattform in das Databricks Lakehouse verlagern

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Hadoop hat sich für innovative Anwendungsfälle als nicht skalierbar und übermäßig komplex erwiesen. Die Migration von Hadoop zu Databricks hilft Ihnen, effektiv zu skalieren, Ihre Datenplattform zu vereinfachen und Innovationen mit Unterstützung für Analysen, Machine Learning und KI zu beschleunigen.

Die Herausforderung mit Hadoop

Hadoop-Bereitstellungen On-Premises weisen erhebliche Einschränkungen auf, darunter verschwendete Hardwarekapazität, hohe DevOps-Belastung, erhöhte Energiekosten und Softwareversions-Upgrades.

Selbst wenn Sie Legacy-Hadoop-Workloads On-Premises zu cloudbasierten verwalteten Diensten wie EMR, HDInsight oder Dataproc migrieren, werden Sie immer noch auf die gleichen Zuverlässigkeits- und Skalierbarkeitsprobleme stoßen. Dies führt dazu, dass viel Zeit und Aufwand für Fehlerbehebung, Infrastruktur, Ressourcenverwaltung und das Zusammenfügen verschiedener verwalteter Dienste in der Cloud verschwendet werden, um eine End-to-End-Pipeline aufrechtzuerhalten.

Weitere Informationen zu den Herausforderungen, denen Unternehmen bei der Bereitstellung von Hadoop On-Premises und in der Cloud gegenüberstehen finden Sie in diesen Blogs:

Warum von Hadoop zu Databricks Lakehouse migrieren?

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Bereit für den ersten Schritt?

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Kunden, die erfolgreich von cloudbasiertem Hadoop zu Databricks migriert sind

Kunden, die erfolgreich von Hadoop On-Premises zu Databricks migriert sind

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