Apache Hadoop — фреймворк с открытым исходным кодом, в котором реализована вычислительная парадигма, известная как MapReduce, позволившая Google построить свою империю. Эта книга покажет вам, как использовать всю мощь Hadoop, чтобы создавать надежные, масштабируемые, распределенные системы и обрабатывать гигантские наборы данных. Программисты найдут здесь методики анализа, администраторы узнают, как установить и запустить кластеры Hadoop. Если вы работаете с большими массивами данных, гигабайтами или петабайтами информации, то Hadoop — это идеальное решение. «Hadoop: Подробное руководство» — книга, в которой досконально и доступно описаны все возможности Apache Hadoop. Издание охватывает последние изменения Hadoop, в том числе материалы по новой исполнительной среде MapReduce, называемой MapReduce 2, которая реализована на базе системы YARN (Yet Another Resource Negotiator) — общей системы управления ресурсами для распределенных приложений. 12+ (Для детей старше 12 лет. В соответствии с Федеральным законом от 29 декабря 2010 г. № 436-ФЗ.)
Предисловие.
Hadoop начинался с проекта Nutch. Группа разработчиков попыталась построить систему веб-поиска с открытым кодом, однако проблемы с обработкой данных стали возникать даже на относительно небольшом множестве компьютеров. После того как компания Google опубликовала статьи о GFS и MapReduce, направление работы прояснилось. Системы Google разрабатывались для решения именно тех проблем, которые у нас возникали с Nutch. И тогда мы — два разработчика — начали в свободное время работать над воссозданием этих систем как составной части Nutch. Мы кое-как заставили Nutch работать на 20 машинах, но вскоре стало ясно, что в огромных масштабах Web речь идет о выполнении на тысячах компьютеров, и что еще важнее — объем работы был слишком большим для двух программистов с неполным рабочим временем.
Краткое содержание.
Предисловие.
Введение.
Глава 1. Знакомство с Hadoop.
Глава 2. MapReduce.
Глава 3. HDFS.
Глава 4. Ввод/вывод в Hadoop.
Глава 5. Разработка приложений MapReduce.
Глава 6. Как работает MapReduce.
Глава 7. Типы и форматы MapReduce.
Глава 8. Дополнительные возможности MapReduce.
Глава 9. Создание кластера Hadoop.
Глава 10. Администрирование Hadoop.
Глава 11. Pig.
Глава 12. Hive.
Глава 13. HBase.
Глава 14. ZooKeeper.
Глава 15. Sqoop.
Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Hadoop, подробное руководство, Уайт Т., 2013 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.
Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу
Скачать - pdf - Яндекс.Диск.
Дата публикации:
Хештеги: #Уайт :: #2013 :: #Hadoop
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
Следующие учебники и книги:
- Регрессионный анализ данных в пакете Mathcad, Воскобойников Ю.Е., 2011
- Spark для профессионалов, современные паттерны обработки больших данных, Риза С., Лезерсон У., Оуэн Ш., Уилле Д., 2017
- Oracle PL/SQL, для профессионалов, Фейерштейн С., Прибыл Б., 2015
- MySQL по максимуму, Шварц Б., Зайцев П., Ткаченко В., 2018
Предыдущие статьи:
- GraphQL, язык запросов для современных веб-приложений, Бэнкс А., Порселло Е., 2019
- Тестирование Дот Ком, или Пособие по жестокому обращению с багами в интернет-стартапах, Савин Р., 2007
- Инженерная и компьютерная графика, Романычева Э.Т., Соколова Т.Ю., Шандурина Г.Ф., 2001
- Устройство и физические основы работы компьютера IBM PC, Ячиков И.М., Савченко Ю.И., 2005