Hadoop v praxi: Obsahuje 104 techník [s elektronickou knihou]

Recenzie čitateľov

Kniha „Hadoop v praxi“ je všeobecne oceňovaná za dôkladné pokrytie problematiky Hadoop a MapReduce a obsahuje množstvo praktických príkladov a ľahko pochopiteľných prípadov použitia. Odporúča sa pre tých, ktorí majú základné znalosti o Jave a konceptoch Hadoop. Pre úplných začiatočníkov však môže byť náročná a kvalita tlače sa stretla s určitou kritikou.

Vynikajúce príklady z reálneho sveta a prípady použitia, dobrá štruktúra s prehľadmi a zhrnutiami, prehľadné diagramy, komplexné pokrytie tém Hadoop, dobre napísané a prístupné pre stredne pokročilých čitateľov.

Predpokladá predchádzajúce znalosti Javy a konceptov Hadoop, môže byť zložitá pre úplných začiatočníkov, kvalita tlače je slabá.

(na základe 14 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Hadoop in Practice: Includes 104 Techniques [With eBook]

Obsah knihy:

Zhrnutie

Hadoop v praxi, druhé vydanie poskytuje viac ako 100 testovaných, okamžite užitočných techník, ktoré vám pomôžu ovládnuť veľké dáta pomocou Hadoopu. Toto revidované nové vydanie zahŕňa zmeny a nové funkcie v základnej architektúre Hadoop vrátane MapReduce 2. Úplne nové kapitoly sa venujú YARN a integrácii Kafky, Impaly a Spark SQL s Hadoopom. Získate tiež nové a aktualizované techniky pre Flume, Sqoop a Mahout, ktoré sa nedávno dočkali významných nových verzií. Stručne povedané, toto je najpraktickejšie a najaktuálnejšie pokrytie Hadoopu, aké je kdekoľvek k dispozícii.

Zakúpenie tlačenej knihy zahŕňa bezplatnú elektronickú knihu vo formátoch PDF, Kindle a ePub od Manning Publications.

O knihe

Vždy je vhodný čas na aktualizáciu vašich zručností v oblasti Hadoopu Hadoop v praxi, druhé vydanie poskytuje zbierku 104 testovaných, okamžite užitočných techník na analýzu tokov v reálnom čase, bezpečný presun dát, strojové učenie, správu veľkých klastrov a skrotenie veľkých dát pomocou Hadoopu. Toto kompletne prepracované vydanie zahŕňa zmeny a nové funkcie v jadre Hadoop vrátane MapReduce 2 a YARN. Osvojíte si praktické osvedčené postupy integrácie Sparku, Kafky a Impaly s Hadoopom a získate nové a aktualizované techniky pre najnovšie verzie Flume, Sqoop a Mahout. Stručne povedané, toto je najpraktickejšie a najaktuálnejšie pokrytie Hadoopu.

Čitatelia musia ovládať programovací jazyk ako Java a mať základné znalosti o Hadoop.

Čo je vnútri

⬤ Dôkladne aktualizované pre Hadoop 2.

⬤ Ako písať aplikácie YARN.

⬤ Integrácia technológií reálneho času, ako sú Storm, Impala a Spark.

⬤ Prediktívna analýza pomocou Mahout a RR.

⬤ Čitatelia musia ovládať programovací jazyk ako Java a mať základné znalosti o Hadoop.

O autorovi

Alex Holmes pracuje na náročných problémoch veľkých dát. Je softvérový inžinier, autor, prednášateľ a bloger špecializujúci sa na rozsiahle projekty Hadoop.

Obsah

ČASŤ 1 VÝCHODISKÁ A ZÁKLADY.

⬤ Hadoop v okamihu.

⬤ Úvod do YARN.

ČASŤ 2 DÁTOVÁ LOGISTIKA.

⬤ Serializácia údajov -- práca s textom a ďalšie.

⬤ Organizácia a optimalizácia údajov v HDFS.

⬤ Presúvanie údajov do systému Hadoop a z neho.

ČASŤ 3 VZORY VEĽKÝCH DÁT.

⬤ Aplikácia vzorov MapReduce na veľké dáta.

⬤ Využívanie dátových štruktúr a algoritmov vo veľkom meradle.

⬤ Ladenie, ladenie a testovanie.

ČASŤ 4 ZA HRANICAMI MAPREDUCE.

⬤ SQL na Hadoop.

⬤  Písanie aplikácie YARN.