Sviluppo di un lago di dati con i Big Data

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce una panoramica introduttiva sui data lake e sui concetti emergenti, ma è principalmente teorico e manca di applicazioni pratiche e di dettagli sugli strumenti. Mentre alcuni lettori lo hanno trovato utile per i principianti, altri hanno ritenuto che il prezzo fosse eccessivo per il materiale fornito.

Buon contenuto introduttivo, sintesi ben scritta, utile per i principianti, piacevole da leggere, spiegazione chiara dei concetti teorici.

Per lo più teorico senza applicazioni pratiche, prezzo elevato per il materiale, mancanza di dettagli sugli strumenti reali, si potrebbe trovare gratuitamente in articoli o documenti.

(basato su 8 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Data Lake Development with Big Data

Contenuto del libro:

Esplora gli approcci architettonici per la creazione di Data Lake che ingeriscono, indicizzano, gestiscono e analizzano enormi quantità di dati utilizzando le tecnologie Big Data

Informazioni su questo libro

Comprendere le complessità dell'architettura di un Data Lake e costruire una strategia di dati intorno alla vostra attuale architettura di dati Gestire in modo efficiente grandi quantità di dati e fornirli a più applicazioni e sistemi con un alto livello di prestazioni e scalabilità Ricco di best practice del settore e di scenari d'uso per farvi iniziare a lavorare.

A chi è rivolto questo libro

Questo libro si rivolge agli architetti e ai senior manager che hanno la responsabilità di costruire una strategia intorno all'attuale architettura dei dati, aiutandoli a identificare la necessità di implementare un Data Lake in un contesto aziendale.

Il lettore dovrà avere una buona conoscenza della gestione dei dati master, della gestione del ciclo di vita delle informazioni, della governance dei dati, della progettazione dei prodotti di dati, dell'ingegneria dei dati e dell'architettura dei sistemi. È inoltre richiesta l'esperienza di tecnologie Big Data come Hadoop, Spark, Splunk e Storm.

Cosa imparerete

Identificare la necessità di un Data Lake nel contesto aziendale e imparare a progettare un Data Lake Imparare a costruire i vari livelli di un Data Lake, come l'acquisizione, la gestione, il consumo e la governance dei dati, con particolare attenzione agli scenari pratici di implementazione Scoprire le considerazioni chiave da tenere in considerazione durante la costruzione di ciascun livello del Data Lake Comprendere il meccanismo di trasferimento dei dati orientato a Hadoop per acquisire i dati in modalità batch, Esplorare le varie esigenze di integrazione dei dati e apprendere come eseguire l'arricchimento e le trasformazioni dei dati utilizzando le tecnologie Big Data Abilitare la data discovery sul Data Lake per consentire agli utenti di scoprire i dati Scoprire come i dati vengono impacchettati e forniti per il consumo Comprendere l'importanza di includere le discipline di governance dei dati durante la costruzione di un Data Lake

In dettaglio

Un Data Lake è una piattaforma altamente scalabile per l'archiviazione di enormi volumi di dati multistrutturati provenienti da fonti diverse con servizi di gestione dei dati centralizzati. Elimina la necessità di una modellazione iniziale e di strutture di dati rigide, consentendo scritture senza schema. I Data Lake consentono di porre domande complesse di ampio respiro per scoprire modelli e relazioni nascoste nei dati.

Questo libro esplora il potenziale dei Data Lake ed esplora gli approcci architetturali per la costruzione di laghi di dati che ingeriscono, indicizzano, gestiscono e analizzano enormi quantità di dati utilizzando framework di elaborazione batch e in tempo reale. L'articolo spiega come costruire un Data Lake gestito da Hadoop e accessibile, se necessario, da altre applicazioni Big Data come Spark, Storm, Hive e così via, per creare un ambiente in cui i dati provenienti da fonti diverse possano essere riuniti e analizzati in modo significativo.

I laghi di dati possono essere considerati come dotati di tre funzionalità: acquisizione, gestione e consumo. Questo libro accompagna i lettori attraverso ciascuno di questi processi di sviluppo di un Data Lake e li guida (utilizzando le best practice) nello sviluppo di queste funzionalità. Esplorerà inoltre considerazioni spesso ignorate, ma cruciali, durante la costruzione dei Data Lake, con particolare attenzione a come progettare la governance dei dati, la sicurezza, la qualità dei dati, il tracciamento del percorso dei dati, la gestione dei metadati e il tagging semantico dei dati. Alla fine di questo libro, avrete una buona comprensione di bui