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#WildFly Application Server #Java EE7 Full & Web Distribution (LGPL 2.1 License) powered by #RedHat

Si bien hasta el momento la tecnología de RedHat aún no consigue desplazar el estándar de facto establecido durante tanto tiempo por Apache, lo cierto es que si quieres abandonar Glassfish parece ser la opción más razonable.

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#Payara Server: Application Server #OpenSource con soporte comercial

application_serverLa mayoría de las MIPYMEs, y muchas organizaciones, no son muy dadas a invertir en una plataforma tecnológica, bien por limitaciones económicas, por desconocimiento de la importancia de contar con un entorno suficientemente robusto, o por convencimiento de que sus necesidades actuales no ameritan tener que contar uno.

Así, es común ver aplicaciones Java desplegadas en entornos productivos sobre servidores con Apache Tomcat o Jetty, o en los mejores casos con Apache TomEE, GlassFish o WildFly.

Lastimosamente estos comunes escenarios por lo general derivan en situaciones capaces de colocar en riesgo la operación al no contar con un adecuado soporte.

La buena noticia es que…

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Fixing problem test #Apache #Hadoop using MiniCluster on #Microsoft #Windows

Hadoop-DebugPara realizar labores de testing Apache Hadoop nos provee de MiniCluster (https://github.com/sakserv/hadoop-mini-clusters), sin embargo el problema es que aún no hay mucha documentación acerca de este.

Quizás alguno que otro post como el que nos comparten en este blog:

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La historia de “Genny”

gennyYa les había conversado acerca de la Generación N, ahora les relataré la historia (basada en hechos reales) de un personaje ficticio, fiel representante de la Generación N, al cual bautizaremos virtualmente como “Genny”.

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Ejemplo: #Apache #Avro utilizando #Java

Apache Avro utilizando JavaApache Avro es un sistema de serialización de datos.

En esta ocasión he querido compartirle un breve ejercicio para ejemplificar el uso de Apache Avro utilizando Java.

Para comenzar, creamos un proyecto nuevo con ayuda de Gradle.

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Primer Job #MapReduce: WordCount (contar palabras)

Primer Job MapReduce: WordCount (contar palabras)

Ahora que tenemos el emulador HDInsight configurado en la máquina virtual, podremos ejecutar un Job MapReduce para probar la instalación.

Primero subiremos algunos archivos de datos para HDFS y ejecutaremos un Job MapReduce para contar la frecuencia de palabras específicas en esos archivos.

El Job MapReduce ha sido empaquetado en el archivo:
hadoop-mapreduce-examples-2.4.0.2.1.3.0-1981.jar.

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Conociendo el Ecosistema #HDInsight – Parte II

HDP2

HDInsight soporta múltiples versiones de clúster Hadoop que se pueden desplegar en cualquier momento. Cada versión elegida provee una versión específica de la distribución de la Plataforma de Datos Hortonworks (HDP) y un conjunto de componentes que están contenidos dentro de esa distribución.

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