DataNodes: Difference between revisions

Revision as of 09:47, 23 April 2025

DataNodes: دليل شامل للمبتدئين

DataNodes (عُقد البيانات) هي مكونات أساسية في أنظمة تخزين البيانات الموزعة، مثل Hadoop Distributed File System (HDFS). تُستخدم هذه الأنظمة لمعالجة كميات هائلة من البيانات (Big Data) التي تتجاوز قدرات التخزين التقليدية. يهدف هذا المقال إلى تقديم شرح مفصل ومبسط لمفهوم DataNodes للمبتدئين، مع التركيز على دورها في الأنظمة الموزعة، وكيفية عملها، وأهميتها في سياق هندسة البيانات.

ما هي DataNodes؟

ببساطة، DataNodes هي الخوادم الفعلية التي تقوم بتخزين أجزاء البيانات. في نظام مثل HDFS، يتم تقسيم الملفات الكبيرة إلى كتل أصغر (عادةً 128 ميجابايت أو 256 ميجابايت) ويتم تخزين هذه الكتل عبر العديد من DataNodes المختلفة. هذا التوزيع يوفر العديد من المزايا، بما في ذلك:

التسامح مع الأخطاء: إذا فشل أحد DataNodes، فلا يزال بإمكان النظام الوصول إلى البيانات من النسخ الموجودة على DataNodes الأخرى.
قابلية التوسع: يمكن إضافة المزيد من DataNodes بسهولة لزيادة سعة التخزين.
الأداء: يمكن الوصول إلى البيانات المتوازية من عدة DataNodes، مما يزيد من سرعة المعالجة.

كيف تعمل DataNodes؟

تتواصل DataNodes مع مكون رئيسي آخر في النظام، وهو NameNode. NameNode هو بمثابة مدير النظام، حيث يحتفظ بمعلومات حول مكان تخزين كل كتلة من البيانات. عندما يريد تطبيق ما الوصول إلى ملف ما، فإنه يستعلم من NameNode لمعرفة مواقع الكتل التي يتكون منها الملف. ثم يتواصل التطبيق مباشرة مع DataNodes لاسترداد البيانات.

دورة حياة البيانات مع DataNodes
الوصف \|
يتم تقسيم الملف إلى كتل. \|	يتم نسخ كل كتلة عدة مرات وتخزينها على DataNodes مختلفة. \|	يطلب التطبيق البيانات من NameNode. \|	يوجه NameNode التطبيق إلى DataNodes التي تحتوي على الكتل المطلوبة. \|	يعالج التطبيق البيانات المستردة. \|

العلاقة مع HDFS

DataNodes هي جزء لا يتجزأ من HDFS. HDFS هو نظام ملفات مصمم خصيصًا لتخزين ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة. يعتمد HDFS على DataNodes لتوفير التخزين الفعلي للبيانات، بينما يوفر NameNode إدارة البيانات والوصول إليها. فهم HDFS ضروري لفهم دور DataNodes بشكل كامل.

أهمية DataNodes في هندسة البيانات

في سياق هندسة البيانات، تلعب DataNodes دورًا حيويًا في بناء Data Lakes (بحيرات البيانات) وData Warehouses (مستودعات البيانات). تسمح DataNodes بتخزين كميات هائلة من البيانات بتكلفة منخفضة وقابلية توسع عالية. هذا يجعلها مثالية لتخزين البيانات الأولية (Raw Data)، والبيانات المهيكلة (Structured Data)، والبيانات غير المهيكلة (Unstructured Data). كما أنها تدعم عمليات ETL (Extraction, Transformation, Loading) وData Mining (تنقيب البيانات).

مراقبة DataNodes وصيانتها

تتطلب DataNodes مراقبة مستمرة وصيانة دورية لضمان أدائها الأمثل. تشمل بعض المهام الرئيسية:

مراقبة المساحة التخزينية: التأكد من أن DataNodes لديها مساحة كافية لتخزين البيانات الجديدة.
مراقبة الأداء: تتبع مقاييس الأداء مثل معدل القراءة/الكتابة، واستخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU)، واستخدام الذاكرة.
التحقق من سلامة البيانات: التأكد من أن البيانات المخزنة على DataNodes لم تتلف أو تتغير.
تحديث البرامج: تطبيق تحديثات البرامج الأمنية وإصلاحات الأخطاء.

استراتيجيات تداول مرتبطة بفهم البيانات الضخمة (Big Data)

فهم DataNodes والأنظمة التي تعتمد عليها (مثل HDFS) يمكن أن يكون له تطبيقات في استراتيجيات التداول. على سبيل المثال:

التحليل الأساسي للعملات المشفرة: تحليل البيانات الكبيرة المتعلقة بمعاملات Blockchain، ونشاط الشبكة، والمشاعر الاجتماعية.
التداول الخوارزمي: تطوير خوارزميات تداول تعتمد على تحليل البيانات في الوقت الفعلي.
اكتشاف الأنماط: استخدام تقنيات Data Mining لتحديد الأنماط والاتجاهات في أسعار الأصول.

التحليل الفني وحجم التداول

مؤشرات حجم التداول: تحليل حجم التداول جنبًا إلى جنب مع حركة السعر لتأكيد الاتجاهات.
المتوسطات المتحركة: استخدام المتوسطات المتحركة لتنعيم بيانات الأسعار وتحديد الاتجاهات.
مؤشر القوة النسبية (RSI): قياس سرعة وتغير حركة السعر لتحديد ظروف ذروة الشراء أو ذروة البيع.
خطوط الدعم والمقاومة: تحديد مستويات الدعم والمقاومة الرئيسية لتحديد نقاط الدخول والخروج المحتملة.
أنماط الشموع اليابانية: تحليل أنماط الشموع اليابانية للتنبؤ بحركة السعر المستقبلية.
التحليل الموجي: استخدام نظرية Elliot Wave لتحديد الأنماط المتكررة في حركة السعر.
مؤشر الماكد (MACD): تحديد التغيرات في قوة واتجاه الزخم.
مؤشر ستوكاستيك: مقارنة سعر الإغلاق الحالي بنطاق الأسعار الخاص به خلال فترة زمنية محددة.
بولينجر باندز: قياس تقلبات السوق وتحديد ظروف ذروة الشراء أو ذروة البيع.
Fibonacci Retracements: تحديد مستويات الدعم والمقاومة المحتملة بناءً على نسب فيبوناتشي.
Ichimoku Cloud: تحديد الاتجاه والزخم ومستويات الدعم والمقاومة.
Pivot Points: تحديد مستويات الدعم والمقاومة الرئيسية بناءً على أسعار اليوم السابق.
Volume Profile: تحليل حجم التداول عند مستويات أسعار مختلفة لتحديد مناطق القيمة.
Order Book Analysis: تحليل دفتر الأوامر لتحديد مستويات الدعم والمقاومة المحتملة ونية السوق.
Heatmaps: تصور حجم التداول والنشاط في أوقات وأسعار مختلفة.

الخلاصة

DataNodes هي مكونات أساسية في أنظمة تخزين البيانات الموزعة، وتلعب دورًا حيويًا في معالجة كميات هائلة من البيانات. فهم DataNodes ضروري لأي شخص يعمل في مجال Big Data أو هندسة البيانات. من خلال فهم كيفية عمل DataNodes، يمكنك بناء أنظمة تخزين بيانات قابلة للتطوير والتسامح مع الأخطاء وفعالة من حيث التكلفة. كما أن فهم هذه الأنظمة يمكن أن يفتح آفاقًا جديدة في استراتيجيات التداول القائمة على تحليل البيانات.

Hadoop NameNode Big Data Data Lake Data Warehouse ETL Data Mining Distributed File System Cloud Computing Data Security Database Management Systems Scalability Fault Tolerance Data Replication Data Partitioning HDFS Architecture Data Node Monitoring Data Node Configuration Data Node Troubleshooting Cluster Management Apache Spark Apache Hive Data Analytics Machine Learning

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين

@@ Line 1: / Line 1: @@
-# DataNodes: نظرة شاملة للمبتدئين
+=== DataNodes: دليل شامل للمبتدئين ===
-'''DataNodes''' (عقد البيانات) هي مكونات أساسية في العديد من أنظمة تخزين البيانات الموزعة، وتلعب دورًا حيويًا في معالجة البيانات الضخمة. هذه المقالة تقدم شرحًا شاملاً لمفهوم DataNodes، وكيفية عملها، وأهميتها في سياق الأنظمة الحديثة، مع التركيز على تطبيقاتها في مجال [[البيانات الضخمة]].
+'''DataNodes''' (عُقد البيانات) هي مكونات أساسية في أنظمة تخزين البيانات الموزعة، مثل [[Hadoop Distributed File System]] (HDFS).  تُستخدم هذه الأنظمة لمعالجة كميات هائلة من البيانات (Big Data) التي تتجاوز قدرات التخزين التقليدية.  يهدف هذا المقال إلى تقديم شرح مفصل ومبسط لمفهوم DataNodes للمبتدئين، مع التركيز على دورها في الأنظمة الموزعة، وكيفية عملها، وأهميتها في سياق [[هندسة البيانات]].
 == ما هي DataNodes؟ ==
-ببساطة، DataNode هي وحدة تخزين فعلية في نظام تخزين بيانات موزعة. فكر في الأمر على أنه قطعة من القرص الصلب يتم تخصيصها لتخزين أجزاء من ملفات بيانات أكبر.  في الأنظمة مثل [[Hadoop Distributed File System (HDFS)]]، تعتبر DataNodes اللبنات الأساسية لتخزين البيانات.  بدلاً من تخزين ملف كامل على جهاز واحد، يتم تقسيمه إلى أجزاء أصغر (عادةً 128 ميجابايت أو 256 ميجابايت) وتوزيعها عبر العديد من DataNodes.
+ببساطة، DataNodes هي الخوادم الفعلية التي تقوم بتخزين أجزاء البيانات.  في نظام مثل HDFS، يتم تقسيم الملفات الكبيرة إلى كتل أصغر (عادةً 128 ميجابايت أو 256 ميجابايت) ويتم تخزين هذه الكتل عبر العديد من DataNodes المختلفة.  هذا التوزيع يوفر العديد من المزايا، بما في ذلك:
+* '''التسامح مع الأخطاء:''' إذا فشل أحد DataNodes، فلا يزال بإمكان النظام الوصول إلى البيانات من النسخ الموجودة على DataNodes الأخرى.
+* '''قابلية التوسع:''' يمكن إضافة المزيد من DataNodes بسهولة لزيادة سعة التخزين.
+* '''الأداء:'''  يمكن الوصول إلى البيانات المتوازية من عدة DataNodes، مما يزيد من سرعة المعالجة.
 == كيف تعمل DataNodes؟ ==
-تعمل DataNodes جنبًا إلى جنب مع مكونات أخرى في النظام، مثل [[NameNode]] في HDFS. هذا المكون، NameNode، يعمل كمركز تحكم، يحتفظ بمعلومات حول مكان تخزين كل جزء من البيانات.  عندما يطلب تطبيق الوصول إلى ملف، يقوم NameNode بتوجيهه إلى DataNodes التي تحتوي على الأجزاء المطلوبة.
+تتواصل DataNodes مع مكون رئيسي آخر في النظام، وهو '''NameNode'''.  NameNode هو بمثابة مدير النظام، حيث يحتفظ بمعلومات حول مكان تخزين كل كتلة من البيانات.  عندما يريد تطبيق ما الوصول إلى ملف ما، فإنه يستعلم من NameNode لمعرفة مواقع الكتل التي يتكون منها الملف.  ثم يتواصل التطبيق مباشرة مع DataNodes لاسترداد البيانات.
-هنا نظرة مبسطة على العملية:
-.  يقوم التطبيق بطلب بيانات من [[NameNode]].
-.  يقوم NameNode بتحديد DataNodes التي تحتوي على أجزاء البيانات المطلوبة.
-.  يتصل التطبيق مباشرة بـ DataNodes ويقوم بتنزيل الأجزاء.
-.  يقوم التطبيق بتجميع الأجزاء لإعادة بناء الملف الأصلي.
-تتميز DataNodes بالعديد من الخصائص الهامة:
-*   '''التكرار (Replication):''' يتم تكرار كل جزء من البيانات على عدة DataNodes (عادةً ثلاثة بشكل افتراضي في HDFS) لضمان التسامح مع الأخطاء. إذا فشل DataNode واحد، فلا يزال بإمكان النظام الوصول إلى البيانات من النسخ المتماثلة الموجودة على DataNodes أخرى. هذا مرتبط ارتباطًا وثيقًا بـ [[استراتيجيات النسخ المتماثل للبيانات]].
+{| class="wikitable"
-*   '''التوازي (Parallelism):''' يمكن الوصول إلى البيانات من عدة DataNodes في وقت واحد، مما يتيح معالجة متوازية سريعة.
+|+ دورة حياة البيانات مع DataNodes
-*   '''قابلية التوسع (Scalability):''' يمكن إضافة المزيد من DataNodes إلى النظام بسهولة لزيادة سعة التخزين.
+|-
+| العملية | الوصف |
+|---|---|
+| تقسيم الملف | يتم تقسيم الملف إلى كتل. |
+| التكرار | يتم نسخ كل كتلة عدة مرات وتخزينها على DataNodes مختلفة. |
+| الوصول إلى البيانات | يطلب التطبيق البيانات من NameNode. |
+| استرداد البيانات | يوجه NameNode التطبيق إلى DataNodes التي تحتوي على الكتل المطلوبة. |
+| المعالجة | يعالج التطبيق البيانات المستردة. |
+|}
-== أهمية DataNodes ==
+== العلاقة مع HDFS ==
-تعتبر DataNodes ضرورية للعديد من الأسباب:
+DataNodes هي جزء لا يتجزأ من HDFS.  HDFS هو نظام ملفات مصمم خصيصًا لتخزين ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة.  يعتمد HDFS على DataNodes لتوفير التخزين الفعلي للبيانات، بينما يوفر NameNode إدارة البيانات والوصول إليها.  فهم [[HDFS]] ضروري لفهم دور DataNodes بشكل كامل.
-*   '''تخزين البيانات الضخمة:'''  تمكننا من تخزين ومعالجة كميات هائلة من البيانات التي لا يمكن تخزينها على جهاز واحد.
+== أهمية DataNodes في هندسة البيانات ==
-*   '''التسامح مع الأخطاء:'''  تضمن التكرار أن البيانات تظل متاحة حتى في حالة فشل بعض الأجهزة.
-*   '''الأداء:'''  يسمح التوازي بمعالجة البيانات بسرعة وكفاءة.
-*   '''فعالية التكلفة:''' يمكن بناء أنظمة DataNode باستخدام أجهزة سلعية (Commodity Hardware)، مما يقلل من تكاليف التخزين والمعالجة.
-== DataNodes في سياق تقنيات أخرى ==
+في سياق [[هندسة البيانات]]، تلعب DataNodes دورًا حيويًا في بناء '''Data Lakes''' (بحيرات البيانات) و'''Data Warehouses''' (مستودعات البيانات).  تسمح DataNodes بتخزين كميات هائلة من البيانات بتكلفة منخفضة وقابلية توسع عالية.  هذا يجعلها مثالية لتخزين البيانات الأولية (Raw Data)، والبيانات المهيكلة (Structured Data)، والبيانات غير المهيكلة (Unstructured Data).  كما أنها تدعم عمليات [[ETL]] (Extraction, Transformation, Loading) و'''Data Mining''' (تنقيب البيانات).
-تستخدم DataNodes أو مفاهيم مشابهة في العديد من التقنيات الأخرى:
+== مراقبة DataNodes وصيانتها ==
-*   '''Apache Cassandra:'''  تستخدم Cassandra عقدًا لتخزين البيانات، والتي تشبه DataNodes في وظيفتها.
+تتطلب DataNodes مراقبة مستمرة وصيانة دورية لضمان أدائها الأمثل.  تشمل بعض المهام الرئيسية:
-*   '''Amazon S3:'''  على الرغم من أنها خدمة تخزين سحابية، إلا أنها تعتمد على مفهوم توزيع البيانات عبر العديد من الخوادم.
-*   '''Google Cloud Storage:'''  مشابهة لـ Amazon S3، تعتمد على توزيع البيانات.
-*   '''Ceph:'''  نظام تخزين موزع مفتوح المصدر يستخدم مفهوم DataNodes.
-== DataNodes وتداول الخيارات الثنائية (Binary Options) ==
+* '''مراقبة المساحة التخزينية:''' التأكد من أن DataNodes لديها مساحة كافية لتخزين البيانات الجديدة.
+* '''مراقبة الأداء:'''  تتبع مقاييس الأداء مثل معدل القراءة/الكتابة، واستخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU)، واستخدام الذاكرة.
+* '''التحقق من سلامة البيانات:''' التأكد من أن البيانات المخزنة على DataNodes لم تتلف أو تتغير.
+* '''تحديث البرامج:'''  تطبيق تحديثات البرامج الأمنية وإصلاحات الأخطاء.
-على الرغم من أن العلاقة غير مباشرة، يمكن لـ DataNodes أن تلعب دورًا في دعم البنية التحتية لتطبيقات تداول الخيارات الثنائية التي تعتمد على تحليل البيانات الضخمة.  على سبيل المثال:
+== استراتيجيات تداول مرتبطة بفهم البيانات الضخمة (Big Data) ==
-*   '''تحليل بيانات السوق:'''  تخزين وتحليل كميات كبيرة من بيانات السوق التاريخية والتنبؤ بالاتجاهات.
+فهم DataNodes والأنظمة التي تعتمد عليها (مثل HDFS) يمكن أن يكون له تطبيقات في استراتيجيات التداول. على سبيل المثال:
-*   '''اكتشاف الاحتيال:'''  تحديد الأنماط الاحتيالية في معاملات الخيارات الثنائية.
-*   '''تحسين الخوارزميات:'''  تدريب الخوارزميات التداولية باستخدام البيانات التاريخية.
-هذه التطبيقات تتطلب تخزينًا ومعالجة سريعة للبيانات، وهو ما توفره DataNodes.
+* '''التحليل الأساسي للعملات المشفرة:'''  تحليل البيانات الكبيرة المتعلقة بمعاملات [[Blockchain]]، ونشاط الشبكة، والمشاعر الاجتماعية.
+* '''التداول الخوارزمي:''' تطوير خوارزميات تداول تعتمد على تحليل البيانات في الوقت الفعلي.
+* '''اكتشاف الأنماط:'''  استخدام تقنيات [[Data Mining]] لتحديد الأنماط والاتجاهات في أسعار الأصول.
-== استراتيجيات ذات صلة وتحليل البيانات ==
+== التحليل الفني وحجم التداول ==
-في مجال تداول الخيارات الثنائية، يمكن الاستفادة من البيانات المخزنة على DataNodes بالاشتراك مع استراتيجيات تحليلية مختلفة:
+* '''مؤشرات حجم التداول:'''  تحليل حجم التداول جنبًا إلى جنب مع حركة السعر لتأكيد الاتجاهات.
+* '''المتوسطات المتحركة:'''  استخدام المتوسطات المتحركة لتنعيم بيانات الأسعار وتحديد الاتجاهات.
-*   '''التحليل الفني (Technical Analysis):'''  استخدام مؤشرات مثل [[المتوسطات المتحركة]]، [[مؤشر القوة النسبية (RSI)]]، و [[خطوط فيبوناتشي]] لتحليل الرسوم البيانية للأسعار.
+* '''مؤشر القوة النسبية (RSI):'''  قياس سرعة وتغير حركة السعر لتحديد ظروف ذروة الشراء أو ذروة البيع.
-*   '''التحليل الأساسي (Fundamental Analysis):'''  تقييم العوامل الاقتصادية والمالية التي تؤثر على قيمة الأصل الأساسي.
+* '''خطوط الدعم والمقاومة:''' تحديد مستويات الدعم والمقاومة الرئيسية لتحديد نقاط الدخول والخروج المحتملة.
-*   '''تحليل حجم التداول (Volume Analysis):'''  دراسة حجم التداول لتأكيد الاتجاهات وتحديد نقاط الدخول والخروج.
+* '''أنماط الشموع اليابانية:'''  تحليل أنماط الشموع اليابانية للتنبؤ بحركة السعر المستقبلية.
-*   '''استراتيجيات إدارة المخاطر (Risk Management Strategies):'''  استخدام تقنيات مثل [[تحديد حجم المركز]] و [[أوامر وقف الخسارة]] للحد من المخاطر.
+* '''التحليل الموجي:'''  استخدام نظرية [[Elliot Wave]] لتحديد الأنماط المتكررة في حركة السعر.
-*   '''استراتيجيات التداول الخوارزمي (Algorithmic Trading Strategies):'''  تنفيذ الصفقات تلقائيًا بناءً على قواعد محددة مسبقًا.
+* '''مؤشر الماكد (MACD):'''  تحديد التغيرات في قوة واتجاه الزخم.
-*   '''استراتيجيات المتابعة (Trend Following Strategies):'''  الاستفادة من الاتجاهات الصاعدة أو الهابطة في الأسعار.
+* '''مؤشر ستوكاستيك:'''  مقارنة سعر الإغلاق الحالي بنطاق الأسعار الخاص به خلال فترة زمنية محددة.
-*   '''استراتيجيات التداول المتأرجح (Swing Trading Strategies):'''  الاستفادة من التقلبات قصيرة الأجل في الأسعار.
+* '''بولينجر باندز:'''  قياس تقلبات السوق وتحديد ظروف ذروة الشراء أو ذروة البيع.
-*   '''استراتيجيات التداول اليومي (Day Trading Strategies):'''  فتح وإغلاق الصفقات في نفس اليوم.
+* '''Fibonacci Retracements:'''  تحديد مستويات الدعم والمقاومة المحتملة بناءً على نسب فيبوناتشي.
-*   '''تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):'''  قياس مشاعر المستثمرين تجاه الأصل الأساسي.
+* '''Ichimoku Cloud:'''  تحديد الاتجاه والزخم ومستويات الدعم والمقاومة.
-*   '''تحليل الارتباط (Correlation Analysis):'''  تحديد العلاقة بين الأصول المختلفة.
+* '''Pivot Points:'''  تحديد مستويات الدعم والمقاومة الرئيسية بناءً على أسعار اليوم السابق.
-*   '''تحليل السلاسل الزمنية (Time Series Analysis):'''  استخدام النماذج الإحصائية للتنبؤ بالأسعار المستقبلية.
+* '''Volume Profile:'''  تحليل حجم التداول عند مستويات أسعار مختلفة لتحديد مناطق القيمة.
-*   '''التعلم الآلي (Machine Learning):'''  تدريب النماذج للتنبؤ بأسعار الأصول.
+* '''Order Book Analysis:'''  تحليل دفتر الأوامر لتحديد مستويات الدعم والمقاومة المحتملة ونية السوق.
-*   '''الشبكات العصبية (Neural Networks):'''  استخدام الشبكات العصبية لتحسين دقة التنبؤ.
+* '''Heatmaps:'''  تصور حجم التداول والنشاط في أوقات وأسعار مختلفة.
-*   '''تحليل الانحدار (Regression Analysis):'''  تحديد العلاقة بين متغيرات مختلفة.
-*   '''تحليل التباين (Variance Analysis):'''  قياس تباين الأسعار.
 == الخلاصة ==
-DataNodes هي مكونات أساسية في الأنظمة الحديثة لتخزين ومعالجة البيانات الضخمة.  إنها توفر التسامح مع الأخطاء، والأداء العالي، وقابلية التوسع، مما يجعلها مثالية لمجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك تلك التي تدعم التحليلات المستخدمة في تداول الخيارات الثنائية. فهم DataNodes هو خطوة مهمة لأي شخص مهتم بالتعامل مع البيانات على نطاق واسع.
+DataNodes هي مكونات أساسية في أنظمة تخزين البيانات الموزعة، وتلعب دورًا حيويًا في معالجة كميات هائلة من البيانات.  فهم DataNodes ضروري لأي شخص يعمل في مجال [[Big Data]] أو [[هندسة البيانات]].  من خلال فهم كيفية عمل DataNodes، يمكنك بناء أنظمة تخزين بيانات قابلة للتطوير والتسامح مع الأخطاء وفعالة من حيث التكلفة.  كما أن فهم هذه الأنظمة يمكن أن يفتح آفاقًا جديدة في استراتيجيات التداول القائمة على تحليل البيانات.
-== انظر أيضًا ==
-*   [[Hadoop]]
+[[Hadoop]]
-*   [[HDFS]]
+[[NameNode]]
-*   [[NameNode]]
+[[Big Data]]
-*   [[البيانات الضخمة]]
+[[Data Lake]]
-*   [[تخزين البيانات الموزعة]]
+[[Data Warehouse]]
-*   [[استراتيجيات النسخ المتماثل للبيانات]]
+[[ETL]]
-*   [[تحليل البيانات]]
+[[Data Mining]]
-*   [[هندسة البيانات]]
+[[Distributed File System]]
-*   [[Apache Spark]]
+[[Cloud Computing]]
-*   [[Apache Kafka]]
+[[Data Security]]
-*   [[قواعد البيانات NoSQL]]
+[[Database Management Systems]]
-*   [[Data Lake]]
+[[Scalability]]
-*   [[Data Warehouse]]
+[[Fault Tolerance]]
-*   [[ETL (Extract, Transform, Load)]]
+[[Data Replication]]
-*   [[تحليل البيانات في الوقت الفعلي]]
+[[Data Partitioning]]
-*   [[التحليل التنبؤي]]
+[[HDFS Architecture]]
+[[Data Node Monitoring]]
+[[Data Node Configuration]]
+[[Data Node Troubleshooting]]
+[[Cluster Management]]
+[[Apache Spark]]
+[[Apache Hive]]
+[[Data Analytics]]
+[[Machine Learning]]
-[[Category:الفئة:هندسة_البيانات (Data Engineering)]]
+[[Category:الفئة:هندسة_البيانات]]
 == ابدأ التداول الآن ==

الوصف \|
يتم تقسيم الملف إلى كتل. \|	يتم نسخ كل كتلة عدة مرات وتخزينها على DataNodes مختلفة. \|	يطلب التطبيق البيانات من NameNode. \|	يوجه NameNode التطبيق إلى DataNodes التي تحتوي على الكتل المطلوبة. \|	يعالج التطبيق البيانات المستردة. \|