Analiza danych z Hadoopem - i wszystko staje się prostsze.
• Podstawy Hadoopa i model MapReduce
• Praca z Hadoopem, budowa klastra i zarządzanie platformą
• Dodatki zwiększające funkcjonalność Hadoopa
Platforma Apache Hadoop to jedno z zaawansowanych narzędzi informatycznych. Dzięki niej można przeprowadzać różne operacje na dużych ilościach danych i znacznie skrócić czas wykonywania tych działań. Wszędzie tam, gdzie potrzebne jest szybkie sortowanie, obliczanie i archiwizowanie danych - np. w dużych międzynarodowych sklepach internetowych, serwisach społecznościowych lub wyszukiwarkach, takich jak Amazon, Facebook, Yahoo!, Apache Hadoop sprawdza się znakomicie. Jeśli potrzebne Ci narzędzie do poważnej analizy dużych zbiorów danych, nie znajdziesz lepszego rozwiązania!
Tę książkę napisał wytrawny znawca i współtwórca Hadoopa. Przedstawia w niej wszystkie istotne mechanizmy działania platformy i pokazuje, jak efektywnie jej używać. Dowiesz się stąd, do czego służą model MapReduce oraz systemy HDFS i YARN. Nauczysz się budować aplikacje oraz klastry. Poznasz dwa formaty danych, a także wykorzystasz narzędzia do ich pobierania i transferu. Sprawdzisz, jak wysokopoziomowe narzędzia do przetwarzania danych współdziałają z Hadoopem. Zorientujesz się, jak działa rozproszona baza danych i jak zarządzać konfiguracją w środowisku rozproszonym. Przeczytasz również o nowinkach w Hadoopie 2 i prześledzisz studia przypadków ilustrujące rolę Hadoopa w systemach służby zdrowia i przy przetwarzaniu danych o genomie.
• Hadoop i model MapReduce
• Systemy HDFS i YARN
• Operacje wejścia – wyjścia w platformie Hadoop
• Typy, formaty, funkcje i budowa aplikacji w modelu MapReduce
• Zarządzanie platformą Hadoop
• Avro, Parquet, Flume i Sqoop - metody pracy z danymi
• Pig, Hive, Crunch i Spark - wysokopoziomowe narzędzia do przetwarzania danych
• HBase i ZooKeeper - praca w środowisku rozproszonym
• Integrowanie danych w firmie Cerner
• Nauka o danych biologicznych
• Cascading
Hadoop - rozwiązanie na miarę wyzwań globalnych.
Spis treści:
CZĘŚĆ I. PODSTAWY PLATFORMY HADOOP (25)
Rozdział 1. Poznaj platformę Hadoop (27)
Rozdział 2. Model MapReduce (41)
Rozdział 3. System HDFS (61)
Rozdział 4. System YARN (95)
Rozdział 5. Operacje wejścia-wyjścia w platformie Hadoop (111)
CZĘŚĆ II. MODEL MAPREDUCE (149)
Rozdział 6. Budowanie aplikacji w modelu MapReduce (151)
Rozdział 7. Jak działa model MapReduce? (191)
Rozdział 8. Typy i formaty z modelu MapReduce (213)
Rozdział 9. Funkcje modelu MapReduce (245)
CZĘŚĆ III. PRACA Z PLATFORMĄ HADOOP (275)
Rozdział 10. Budowanie klastra opartego na platformie Hadoop (277)
Rozdział 11. Zarządzanie platformą Hadoop (309)
CZĘŚĆ IV. POWIĄZANE PROJEKTY (331)
Rozdział 12. Avro (333)
Rozdział 13. Parquet (353)
Rozdział 14. Flume (365)
Rozdział 15. Sqoop (383)
Rozdział 16. Pig (403)
Rozdział 17. Hive (445)
Rozdział 18. Crunch (489)
Rozdział 19. Spark (517)
Rozdział 20. HBase (541)
Rozdział 21. ZooKeeper (567)
CZĘŚĆ V. STUDIA PRZYPADKÓW (601)
Rozdział 22. Integrowanie danych w firmie Cerner (603)
Rozdział 23. Nauka o danych biologicznych - ratowanie życia za pomocą oprogramowania (613)
Rozdział 24. Cascading (629)
DODATKI (643)
Dodatek A. Instalowanie platformy Apache Hadoop (645)
Dodatek B. Dystrybucja firmy Cloudera (651)
Dodatek C. Przygotowywanie danych meteorologicznych od instytucji NCDC (653)
Dodatek D. Dawny i nowy interfejs API Javy dla modelu MapReduce (657)
adobe algorytmy apache asp autocad asembler bsd c++ c# delphi dtp excel flash html java javascript linux matlab mysql office php samba voip uml unix visual studio windows word
Księgarnia Informatyczna zaprasza.