Hadoop în practică: Include 104 tehnici [cu carte electronică]

Recenzii ale cititorilor

Cartea „Hadoop in Practice” este apreciată pe scară largă pentru acoperirea completă a Hadoop și MapReduce, oferind numeroase exemple practice și cazuri de utilizare ușor de înțeles. Cartea este recomandată pentru cei care au cunoștințe de bază despre Java și conceptele Hadoop. Cu toate acestea, poate fi o provocare pentru începătorii compleți, iar calitatea imprimării a primit unele critici.

Excelente exemple din lumea reală și cazuri de utilizare, structură bună cu sinteze și rezumate, diagrame clare, acoperire cuprinzătoare a subiectelor Hadoop, bine scrisă și abordabilă pentru cititorii intermediari.

Presupune cunoștințe prealabile de Java și concepte Hadoop, poate fi complex pentru începătorii absoluți, calitatea imprimării este slabă.

(pe baza a 14 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Hadoop in Practice: Includes 104 Techniques [With eBook]

Conținutul cărții:

Rezumat

Hadoop în practică, ediția a doua oferă peste 100 de tehnici testate, imediat utile, care vă vor ajuta să cuceriți big data, folosind Hadoop. Această nouă ediție revizuită acoperă schimbările și noile caracteristici ale arhitecturii de bază Hadoop, inclusiv MapReduce 2. Capitolele complet noi acoperă YARN și integrarea Kafka, Impala și Spark SQL cu Hadoop. Veți obține, de asemenea, tehnici noi și actualizate pentru Flume, Sqoop și Mahout, toate acestea având recent versiuni noi majore. Pe scurt, aceasta este cea mai practică și actualizată acoperire a Hadoop disponibilă oriunde.

Cumpărarea cărții tipărite include o carte electronică gratuită în format PDF, Kindle și ePub de la Manning Publications.

Despre carte

Hadoop în practică, ediția a doua oferă o colecție de 104 tehnici testate, utile imediat pentru analiza fluxurilor în timp real, mutarea datelor în siguranță, învățarea automată, gestionarea grupurilor la scară largă și îmblânzirea datelor mari utilizând Hadoop. Această ediție complet revizuită acoperă schimbările și noile caracteristici din nucleul Hadoop, inclusiv MapReduce 2 și YARN. Veți prelua cele mai bune practici practice pentru integrarea Spark, Kafka și Impala cu Hadoop și veți obține tehnici noi și actualizate pentru cele mai recente versiuni ale Flume, Sqoop și Mahout. Pe scurt, aceasta este cea mai practică și actualizată acoperire a Hadoop disponibilă.

Cititorii trebuie să cunoască un limbaj de programare precum Java și să aibă o familiaritate de bază cu Hadoop.

Ce este în interior

⬤ Actualizat complet pentru Hadoop 2.

⬤ Cum să scrieți aplicații YARN.

⬤ Integrarea tehnologiilor în timp real precum Storm, Impala și Spark.

⬤ Analiză predictivă utilizând Mahout și RR.

⬤ Cei care citesc trebuie să cunoască un limbaj de programare precum Java și să aibă o familiaritate de bază cu Hadoop.

Despre autor

Alex Holmes lucrează la probleme dificile legate de big-data. Este inginer software, autor, vorbitor și blogger specializat în proiecte Hadoop la scară largă.

Tabla de conținut

PARTEA 1 CONTEXTUL ȘI ELEMENTELE FUNDAMENTALE.

⬤ Hadoop într-o bătaie de inimă.

⬤ Introducere la YARN.

PARTEA 2 LOGISTICA DATELOR.

⬤ Serializarea datelor - lucrul cu textul și nu numai.

⬤ Organizarea și optimizarea datelor în HDFS.

⬤ Mutarea datelor în și din Hadoop.

PARTEA 3 MODELE DE DATE MARI.

⬤ Aplicarea modelelor MapReduce la datele mari.

⬤ Utilizarea structurilor de date și a algoritmilor la scară largă.

⬤ Tuning, depanare și testare.

PARTEA 4 DINCOLO DE MAPREDUCE.

⬤ SQL pe Hadoop.

⬤  Scrierea unei aplicații YARN.