Hadoop in pratica: Include 104 tecniche [Con eBook]

Recensioni dei lettori

Il libro “Hadoop in Practice” è ampiamente apprezzato per la sua trattazione approfondita di Hadoop e MapReduce, con numerosi esempi pratici e casi d'uso di facile comprensione. È consigliato a chi ha una conoscenza di base dei concetti di Java e Hadoop. Tuttavia, può risultare ostico per i principianti assoluti e la qualità di stampa ha ricevuto alcune critiche.

Esempi e casi d'uso reali eccellenti, buona struttura con panoramiche e riepiloghi, diagrammi chiari, copertura completa degli argomenti Hadoop, ben scritto e accessibile ai lettori intermedi.

Presuppone una conoscenza preliminare dei concetti di Java e Hadoop, può essere complesso per i principianti assoluti, la qualità di stampa è scarsa.

(basato su 14 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Hadoop in Practice: Includes 104 Techniques [With eBook]

Contenuto del libro:

Sommario

Hadoop in Practice, Second Edition fornisce oltre 100 tecniche testate e immediatamente utili che vi aiuteranno a conquistare i big data, utilizzando Hadoop. Questa nuova edizione riveduta copre le modifiche e le nuove funzionalità dell'architettura di base di Hadoop, tra cui MapReduce 2. Nuovi capitoli riguardano YARN e l'integrazione di Kafka, Impala e Spark SQL con Hadoop. Sono inoltre disponibili tecniche nuove e aggiornate per Flume, Sqoop e Mahout, che di recente sono stati tutti oggetto di nuove versioni. In breve, questa è la trattazione più pratica e aggiornata di Hadoop disponibile ovunque.

L'acquisto del libro stampato include un eBook gratuito nei formati PDF, Kindle e ePub di Manning Publications.

Informazioni sul libro

È sempre un buon momento per aggiornare le proprie competenze su Hadoop Hadoop in Practice, Second Edition fornisce una raccolta di 104 tecniche testate e immediatamente utili per l'analisi di flussi in tempo reale, lo spostamento di dati in modo sicuro, l'apprendimento automatico, la gestione di cluster su larga scala e l'addomesticamento dei big data utilizzando Hadoop. Questa edizione completamente rivista copre le modifiche e le nuove funzionalità del nucleo di Hadoop, tra cui MapReduce 2 e YARN. Potrete acquisire le migliori pratiche per integrare Spark, Kafka e Impala con Hadoop e ottenere tecniche nuove e aggiornate per le ultime versioni di Flume, Sqoop e Mahout. In breve, questa è la trattazione più pratica e aggiornata di Hadoop disponibile sul mercato.

I lettori devono conoscere un linguaggio di programmazione come Java e avere una familiarità di base con Hadoop.

Cosa c'è dentro

⬤ Aggiornato in modo completo per Hadoop 2.

⬤ Come scrivere applicazioni YARN.

⬤ Integrazione di tecnologie in tempo reale come Storm, Impala e Spark.

⬤ Analisi predittiva con Mahout e RR.

⬤ I lettori devono conoscere un linguaggio di programmazione come Java e avere una familiarità di base con Hadoop.

Informazioni sull'autore

Alex Holmes lavora su problemi difficili legati ai big data. È un ingegnere informatico, autore, relatore e blogger specializzato in progetti Hadoop su larga scala.

Indice dei contenuti

PARTE 1 BACKGROUND E FONDAMENTI.

⬤ Hadoop in un batter d'occhio.

⬤ Introduzione a YARN.

PARTE 2 LOGISTICA DEI DATI.

⬤ Serializzazione dei dati: lavorare con il testo e oltre.

⬤ Organizzazione e ottimizzazione dei dati in HDFS.

⬤ Spostamento dei dati dentro e fuori Hadoop.

PARTE 3 MODELLI DI BIG DATA.

⬤ Applicare i modelli MapReduce ai big data.

⬤ Utilizzo di strutture dati e algoritmi in scala.

⬤ Tuning, debugging e test.

PARTE 4 OLTRE MAPREDUCE.

⬤ SQL su Hadoop.

⬤  Scrivere un'applicazione YARN.