Hadoop. Komplety przewodnik. Analiza i przechowywanie danych (ebook)(audiobook)(audiobook)
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- 5.5/6 Opinie: 2
- Stron:
- 672
- Druk:
- oprawa miękka
- 3w1 w pakiecie:
-
PDFePubMobi

Opis książki
Czytaj fragment
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
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!
Tom White — jeden z czołowych ekspertów w zakresie obsługi platformy Hadoop. Członek organizacji Apache Software Foundation, inżynier oprogramowania w firmie Cloudera.
Autor, Tom White, omawia wyłącznie wersję Hadoop 2 i przedstawia nowe rozdziały poświęcone systemowi YARN i kilku projektom związanym z Hadoopem (takim jak Parquet, Flume, Crunch i Spark). Przeczytasz tu o nowych zmianach w Hadoopie, a także poznasz nowe studia przypadków ilustrujące rolę Hadoopa w systemach służby zdrowia i przy przetwarzaniu danych o genomie.
- Poznaj podstawowe komponenty takie jak model MapReduce oraz systemy HDFS i YARN
- Zapoznaj się szczegółowo z modelem MapReduce, w tym z krokami potrzebnymi do budowania aplikacji przy jego użyciu
- Skonfiguruj i modyfikuj oparty na Hadoopie klaster z systemem HDFS i modelem MapReduce pracującymi w systemie YARN
- Poznaj dwa formaty danych — Avro (używany do serializowania danych) i Parquet (przeznaczony dla danych zagnieżdżonych)
- Wykorzystaj narzędzia do pobierania danych takie jak Flume (stosowane dla strumieni danych) i Sqoop (służące do masowego transferu danych)
- Dowiedz się, jak wysokopoziomowe narzędzia do przetwarzania danych (takie jak Pig, Hive, Crunch i Spark) współdziałają z Hadoopem
- Poznaj rozproszoną bazę danych HBase i przeznaczoną do zarządzania konfiguracją w środowisku rozproszonym usługę ZooKeeper
Tom White jest inżynierem w firmie Cloudera i członkiem organizacji Apache Software Foundation. Od 2007 roku uczestniczy w pracach nad platformą Apache Hadoop. Jest autorem wielu artykułów z serwisów oreilly.com, java.net i developerWorks firmy IBM. Ponadto często prowadzi wykłady na temat Hadoopa na konferencjach branżowych.
„Teraz masz okazję uczyć się Hadoopa od mistrza — nie tylko z dziedziny technologii, ale też w obszarze zdrowego rozsądku i przystępnego języka”.
— Doug Cutting z firmy Cloudera
Podobne produkty
-
Biblia copywritingu. Wydanie II poszerzone Biblia copywritingu. Wydanie II poszerzone
Dariusz Puzyrkiewicz
-
Kwalifikacja EE.08. Montaż i eksploatacja syste... Kwalifikacja EE.08. Montaż i eksploatacja systemów komputerowych, urządzeń peryferyjnych i sieci. Część 3. Projektowanie i wykonywanie lokalnych sieci komputerowych. Podręcznik do nauki zawodu technik informatyk
Barbara Halska, Paweł Bensel
-
Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodni... Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II
David Natingga
-
English 4 IT. Praktyczny kurs języka angielskie... English 4 IT. Praktyczny kurs języka angielskiego dla specjalistów IT i nie tylko
Beata Błaszczyk
-
Kwalifikacja INF.02. Administracja i eksploatac... Kwalifikacja INF.02. Administracja i eksploatacja systemów komputerowych, urządzeń peryferyjnych i lokalnych sieci komputerowych. Część 1. Systemy komputerowe. Podręcznik do nauki zawodu technik informatyk
Marcin Czerwonka, Zenon Nowocień
-
Kwalifikacja INF.03. Tworzenie i administrowani... Kwalifikacja INF.03. Tworzenie i administrowanie stronami i aplikacjami internetowymi oraz bazami danych. Część 1. Projektowanie stron internetowych. Podręcznik do nauki zawodu technik informatyk i technik programista
Jolanta Pokorska
Podobne produkty
-
Biblia copywritingu. Wydanie II poszerzone Biblia copywritingu. Wydanie II poszerzone
Dariusz Puzyrkiewicz
-
Wielkie umysły programowania. Jak myślą i pracu... Wielkie umysły programowania. Jak myślą i pracują twórcy najważniejszych języków
Federico Biancuzzi, Shane Warden
-
Kwalifikacja EE.08. Montaż i eksploatacja syste... Kwalifikacja EE.08. Montaż i eksploatacja systemów komputerowych, urządzeń peryferyjnych i sieci. Część 1. Urządzenia techniki komputerowej. Podręcznik do nauki zawodu technik informatyk
Tomasz Kowalski, Tomasz Orkisz
-
Projekt Feniks. Powieść o IT, modelu DevOps i o... Projekt Feniks. Powieść o IT, modelu DevOps i o tym, jak pomóc firmie w odniesieniu sukcesu
Gene Kim, Kevin Behr, George Spafford
-
Czysty kod. Podręcznik dobrego programisty Czysty kod. Podręcznik dobrego programisty
Robert C. Martin
-
Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodni... Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II
David Natingga
Recenzje (1)
-
altcontroldelete.pl Jerzy Piechowiak; 2016-04-16
Zastanawialiście się kiedyś, jakie programowe i sprzętowe rozwiązania są wykorzystywane przez gigantów IT? Weźmy np. takie Google, które codziennie obsługuje setki milionów zapytań, a oprócz tego indeksuje każdą nowo dodaną stronę. Trudno to sobie nawet wyobrazić, ale w takich sytuacjach wykorzystywane są naprawdę potężne farmy serwerów oraz skalowalne rozwiązania, które są w stanie reagować na wszelkiej maści nagłe piki - np. ważne zdarzenia na świecie.
Czy wyobrażacie sobie jak w tej sytuacji składowane są dane? Jeśli pomyśleć, że taki Google może mieć nawet tysiące serwerów je przechowujących? Z pewnością trudno było by w takiej sytuacji wykorzystać rozwiązania typu RDBMS, które często nie są dobrze przygotowane do takiej skali operacji oraz do nieustannej obsługi zapytań SELECT.
Dlatego od jakiegoś czasu coraz większy nacisk stawia się na tzw. rozwiązania typu NoSQL (takie jak wspomniany w tytule Hadoop), które po prostu lepiej radzą sobie w dzisiejszych czasach m.in. dzięki lepszemu wykorzystaniu sprzętu, większej skalowalności oraz braku nacisku na normalizację danych.
Dziś mam przyjemność zrecenzować Wam jedną z nie wielu dostępnych po polsku książek, poświęconych tej tematyce. Zapraszam do recenzji:-)
DLA KOGO?
Autor sam nie klasyfikuje dla kogo jest ta książka, ale w moim odczuciu nada się ona zarówno dla początkujących jak i średnio-zaawansowanych użytkowników rozwiązań NoSQL. Do czytania tego tytułu, nie jest potrzebna jakaś szczegółowa wiedza na temat baz danych - aczkolwiek pewne pojęcie nie zaszkodzi.
Przydatna za to okaże się przynajmniej podstawowa znajomość języków programowania. Przykłady wykorzystania Hadoopa napisane są w Javie, Pythonie i Ruby, z czego w książce dominuje ta pierwsza technologia. Hadoop oczywiście współpracuje również z innymi językami - m.in. z C#, ale w tej pozycji nie znajdziecie przykładów kodu dla tego języka.
ZAWARTOŚĆ
Autorem książki jest Tom White, który jest długoletnim współtwórcą projektu Hadoop. Można więc powiedzieć, że treść zawarta w pozycji pochodzi z pierwszej ręki:) Cały materiał umieszczono w 24 rozdziałach, w których można znaleźć informacje o modelu Map-Reduce, a także rozdziały o różnych projektach pobocznych/powiązanych z Hadoopem.
Sama książka napisana została w taki sposób, że do jej lektury możemy podejść na różne sposoby. Poszczególne rozdziały zostały uporządkowane w tematyczne części, które możemy czytać w różnej kolejności. Nie jest to więc tytuł, który skupia się na studium jednego przypadku i pozwala na zbudowanie dużego projektu, ale bardziej koncentruje się na konkretnych elementach samego rozwiązania. Nawet instalacja Hadoopa została umieszczona w sekcji dodatków, dlatego też już od pierwszego rozdziału, autor skupia się na konkretach.
Nie jestem ekspertem w rozwiązaniach typu NoSQL. Powiem więcej - jest to dla mnie trochę niezbadany obszar, dlatego nie jestem w stanie ocenić tej książki pod względem merytorycznym. Ale jedno mogę powiedzieć - tytuł czyta się bardzo przyjemnie i zdecydowanie widać, że autor wie o czym pisze i nie owija w bawełnę.
PODSUMOWANIE
Hadoop jest jednym z popularniejszych rozwiązań NoSQL i zdecydowanie warto dać mu szansę, jeśli planujesz zgłębić ten obszar baz danych. To samo można powiedzieć o tej książce. Jest to jedna z niewielu pozycji poświęcona temu rozwiązaniu, która jest dostępna w języku polskim, dlatego też jeśli Twój angielski jest umiarkowanie dobry, to zdecydowanie warto dać jej szansę. Oczywiście warto zwrócić uwagę na język przykładowych fragmentów kodu. Poniżej link, w którym znajdziecie fragment książki oraz spis treści.
Szczegóły książki
- Tytuł oryginału:
- Hadoop: The Definitive Guide, 4th Edition
- Tłumaczenie:
- Tomasz Walczak
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-283-1457-3, 9788328314573
- Data wydania książki drukowanej:
- 2015-11-06
- ISBN Ebooka:
- 978-83-283-1460-3, 9788328314603
- Data wydania ebooka:
-
2015-11-06
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Format:
- 168x237
- Numer z katalogu:
- 38625
- Rozmiar pliku Pdf:
- 8.5MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 7.4MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 7.4MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF
- Przykłady na ftp
Ebook zawiera materiały dodatkowe, które możesz pobrać z serwera FTP - link znajdziesz na stronie redakcyjnej.
Spis treści
- Kwestie porządkowe (20)
- Co nowego znajdziesz w wydaniu czwartym? (20)
- Konwencje stosowane w tej książce (21)
- Korzystanie z przykładowego kodu (21)
- Podziękowania (22)
- Dane! (27)
- Przechowywanie i analizowanie danych (29)
- Przetwarzanie w zapytaniach wszystkich danych (30)
- Poza przetwarzanie wsadowe (30)
- Porównanie z innymi systemami (31)
- Systemy RDBMS (32)
- Przetwarzanie sieciowe (33)
- Przetwarzanie z udziałem ochotników (34)
- Krótka historia platformy Apache Hadoop (35)
- Zawartość książki (38)
- Zbiór danych meteorologicznych (41)
- Format danych (41)
- Analizowanie danych za pomocą narzędzi uniksowych (42)
- Analizowanie danych za pomocą Hadoopa (44)
- Mapowanie i redukcja (44)
- Model MapReduce w Javie (45)
- Skalowanie (51)
- Przepływ danych (51)
- Funkcje łączące (55)
- Wykonywanie rozproszonego zadania w modelu MapReduce (56)
- Narzędzie Streaming Hadoop (57)
- Ruby (57)
- Python (59)
- Projekt systemu HDFS (61)
- Pojęcia związane z systemem HDFS (63)
- Bloki (63)
- Węzły nazw i węzły danych (64)
- Zapisywanie bloków w pamięci podręcznej (65)
- Federacje w systemie HDFS (65)
- Wysoka dostępność w systemie HDFS (66)
- Interfejs uruchamiany z wiersza poleceń (68)
- Podstawowe operacje w systemie plików (69)
- Systemy plików w Hadoopie (70)
- Interfejsy (71)
- Interfejs w Javie (74)
- Odczyt danych na podstawie adresu URL systemu Hadoop (74)
- Odczyt danych za pomocą interfejsu API FileSystem (75)
- Zapis danych (78)
- Katalogi (80)
- Zapytania w systemie plików (80)
- Usuwanie danych (84)
- Przepływ danych (85)
- Anatomia odczytu pliku (85)
- Anatomia procesu zapisu danych do pliku (87)
- Model zapewniania spójności (90)
- Równoległe kopiowanie za pomocą programu distcp (91)
- Zachowywanie równowagi w klastrach z systemem HDFS (92)
- Struktura działania aplikacji w systemie YARN (96)
- Żądania zasobów (97)
- Czas życia aplikacji (97)
- Budowanie aplikacji systemu YARN (98)
- System YARN a implementacja MapReduce 1 (99)
- Szeregowanie w systemie YARN (101)
- Dostępne programy szeregujące (101)
- Konfigurowanie programu szeregującego Capacity (103)
- Konfigurowanie programu szeregującego Fair (105)
- Szeregowanie z opóźnieniem (109)
- Podejście Dominant Resource Fairness (109)
- Dalsza lektura (110)
- Integralność danych (111)
- Integralność danych w systemie HDFS (112)
- Klasa LocalFileSystem (112)
- Klasa ChecksumFileSystem (113)
- Kompresja (113)
- Kodeki (114)
- Kompresja i podział danych wejściowych (118)
- Wykorzystywanie kompresji w modelu MapReduce (120)
- Serializacja (122)
- Interfejs Writable (123)
- Klasy z rodziny Writable (125)
- Tworzenie niestandardowych implementacji interfejsu Writable (132)
- Platformy do obsługi serializacji (137)
- Plikowe struktury danych (138)
- Klasa SequenceFile (138)
- Klasa MapFile (145)
- Inne formaty plików i formaty kolumnowe (146)
- API do obsługi konfiguracji (151)
- Łączenie zasobów (152)
- Podstawianie wartości zmiennych (153)
- Przygotowywanie środowiska programowania (154)
- Zarządzanie konfiguracją (155)
- GenericOptionsParser, Tool i ToolRunner (158)
- Pisanie testów jednostkowych za pomocą biblioteki MRUnit (161)
- Mapper (161)
- Reduktor (164)
- Uruchamianie kodu lokalnie na danych testowych (164)
- Uruchamianie zadania w lokalnym mechanizmie wykonywania zadań (165)
- Testowanie sterownika (166)
- Uruchamianie programów w klastrze (167)
- Tworzenie pakietu z zadaniem (168)
- Uruchamianie zadania (169)
- Sieciowy interfejs użytkownika modelu MapReduce (171)
- Pobieranie wyników (174)
- Debugowanie zadania (175)
- Dzienniki w Hadoopie (178)
- Zdalne diagnozowanie (180)
- Dostrajanie zadania (181)
- Profilowanie operacji (181)
- Przepływ pracy w modelu MapReduce (182)
- Rozbijanie problemu na zadania w modelu MapReduce (183)
- JobControl (184)
- Apache Oozie (185)
- Wykonywanie zadań w modelu MapReduce (191)
- Przesyłanie zadania (192)
- Inicjowanie zadania (193)
- Przypisywanie operacji do węzłów (194)
- Wykonywanie operacji (194)
- Aktualizowanie informacji o postępie i statusu (196)
- Ukończenie zadania (197)
- Niepowodzenia (198)
- Niepowodzenie operacji (198)
- Niepowodzenie zarządcy aplikacji (199)
- Niepowodzenie menedżera węzła (200)
- Niepowodzenie menedżera zasobów (201)
- Przestawianie i sortowanie (202)
- Etap mapowania (202)
- Etap redukcji (203)
- Dostrajanie konfiguracji (206)
- Wykonywanie operacji (208)
- Środowisko wykonywania operacji (208)
- Wykonywanie spekulacyjne (209)
- Klasy z rodziny OutputCommitter (210)
- Typy w modelu MapReduce (213)
- Domyślne zadanie z modelu MapReduce (216)
- Formaty wejściowe (222)
- Wejściowe porcje danych i rekordy (222)
- Tekstowe dane wejściowe (232)
- Binarne dane wejściowe (236)
- Różne dane wejściowe (237)
- Dane wejściowe (i wyjściowe) z bazy (238)
- Formaty danych wyjściowych (238)
- Tekstowe dane wyjściowe (239)
- Binarne dane wyjściowe (239)
- Wiele danych wyjściowych (240)
- Leniwe generowanie danych wyjściowych (243)
- Dane wyjściowe dla bazy (244)
- Liczniki (245)
- Liczniki wbudowane (245)
- Zdefiniowane przez użytkowników liczniki Javy (249)
- Zdefiniowane przez użytkownika liczniki narzędzia Streaming (252)
- Sortowanie (253)
- Przygotowania (253)
- Częściowe sortowanie (254)
- Sortowanie wszystkich danych (255)
- Sortowanie pomocnicze (259)
- Złączanie (264)
- Złączanie po stronie mapowania (265)
- Złączanie po stronie redukcji (265)
- Rozdzielanie danych pomocniczych (268)
- Wykorzystanie konfiguracji zadania (268)
- Rozproszona pamięć podręczna (269)
- Klasy biblioteczne modelu MapReduce (273)
- Specyfikacja klastra (278)
- Określanie wielkości klastra (279)
- Topologia sieci (280)
- Przygotowywanie i instalowanie klastra (282)
- Instalowanie Javy (282)
- Tworzenie kont użytkowników w Uniksie (282)
- Instalowanie Hadoopa (282)
- Konfigurowanie ustawień protokołu SSH (282)
- Konfigurowanie Hadoopa (283)
- Formatowanie systemu plików HDFS (283)
- Uruchamianie i zatrzymywanie demonów (284)
- Tworzenie katalogów użytkowników (285)
- Konfiguracja Hadoopa (285)
- Zarządzanie konfiguracją (286)
- Ustawienia środowiskowe (287)
- Ważne właściwości demonów Hadoopa (289)
- Adresy i porty demonów Hadoopa (296)
- Inne właściwości Hadoopa (298)
- Bezpieczeństwo (299)
- Kerberos i Hadoop (300)
- Tokeny do delegowania uprawnień (302)
- Inne usprawnienia w zabezpieczeniach (303)
- Testy porównawcze klastra opartego na Hadoopie (305)
- Testy porównawcze w Hadoopie (305)
- Zadania użytkowników (307)
- System HDFS (309)
- Trwałe struktury danych (309)
- Tryb bezpieczny (314)
- Rejestrowanie dziennika inspekcji (315)
- Narzędzia (316)
- Monitorowanie (320)
- Rejestrowanie informacji w dziennikach (320)
- Wskaźniki i technologia JMX (321)
- Konserwacja (322)
- Standardowe procedury administracyjne (322)
- Dodawanie i usuwanie węzłów (324)
- Aktualizacje (327)
- Typy danych i schematy systemu Avro (334)
- Serializacja i deserializacja w pamięci (337)
- Specyficzny interfejs API (338)
- Pliki danych systemu Avro (340)
- Współdziałanie języków (341)
- Interfejs API dla Pythona (341)
- Narzędzia systemu Avro (342)
- Określanie schematu (343)
- Porządek sortowania (344)
- Avro i model MapReduce (346)
- Sortowanie za pomocą modelu MapReduce i systemu Avro (349)
- Używanie systemu Avro w innych językach (351)
- Model danych (354)
- Kodowanie struktury zagnieżdżonych danych (355)
- Format plików Parquet (356)
- Konfiguracja dla formatu Parquet (358)
- Zapis i odczyt plików w formacie Parquet (358)
- Avro, Protocol Buffers i Thrift (360)
- Format Parquet i model MapReduce (362)
- Instalowanie platformy Flume (365)
- Przykład (366)
- Transakcje i niezawodność (368)
- Porcje zdarzeń (369)
- Ujścia w systemie HDFS (369)
- Podział na partycje i interceptory (370)
- Formaty plików (371)
- Rozsyłanie danych do wielu kanałów (372)
- Gwarancje dostarczenia (373)
- Selektory replikacji i rozsyłania (374)
- Dystrybucja - warstwy agentów (374)
- Gwarancje dostarczenia danych (376)
- Grupy ujść (377)
- Integrowanie platformy Flume z aplikacjami (380)
- Katalog komponentów (381)
- Dalsza lektura (382)
- Pobieranie Sqoopa (383)
- Konektory Sqoopa (385)
- Przykładowa operacja importu (385)
- Formaty plików tekstowych i binarnych (388)
- Wygenerowany kod (388)
- Inne systemy serializacji (389)
- Importowanie - dokładne omówienie (389)
- Kontrolowanie procesu importu (391)
- Import i spójność (392)
- Przyrostowy import (392)
- Importowanie w trybie bezpośrednim (392)
- Praca z zaimportowanymi danymi (393)
- Importowane dane i platforma Hive (394)
- Importowanie dużych obiektów (396)
- Eksportowanie (398)
- Eksportowanie - dokładne omówienie (399)
- Eksport i transakcje (401)
- Eksport i pliki typu SequenceFile (401)
- Dalsza lektura (402)
- Instalowanie i uruchamianie platformy Pig (404)
- Tryby wykonywania (404)
- Uruchamianie programów platformy Pig (406)
- Grunt (406)
- Edytory kodu w języku Pig Latin (407)
- Przykład (407)
- Generowanie przykładowych danych (409)
- Porównanie platformy Pig z bazami danych (410)
- Język Pig Latin (411)
- Struktura (411)
- Instrukcje (412)
- Wyrażenia (417)
- Typy (418)
- Schematy (419)
- Funkcje (423)
- Makra (425)
- Funkcje zdefiniowane przez użytkownika (426)
- Funkcje UDF służące do filtrowania (426)
- Obliczeniowa funkcja UDF (429)
- Funkcje UDF służące do wczytywania danych (430)
- Operatory używane do przetwarzania danych (433)
- Wczytywanie i zapisywanie danych (433)
- Filtrowanie danych (434)
- Grupowanie i złączanie danych (436)
- Sortowanie danych (441)
- Łączenie i dzielenie danych (442)
- Platforma Pig w praktyce (442)
- Współbieżność (442)
- Relacje anonimowe (443)
- Podstawianie wartości pod parametry (443)
- Dalsza lektura (444)
- Instalowanie platformy Hive (446)
- Powłoka platformy Hive (446)
- Przykład (448)
- Uruchamianie platformy Hive (449)
- Konfigurowanie platformy Hive (449)
- Usługi platformy Hive (451)
- Magazyn metadanych (453)
- Porównanie z tradycyjnymi bazami danych (456)
- Uwzględnianie schematu przy odczycie lub przy zapisie (456)
- Aktualizacje, transakcje i indeksy (456)
- Inne silniki obsługujące język SQL w Hadoopie (457)
- HiveQL (458)
- Typy danych (458)
- Operatory i funkcje (462)
- Tabele (463)
- Tabele zarządzane i tabele zewnętrzne (463)
- Partycje i kubełki (464)
- Formaty przechowywania danych (468)
- Importowanie danych (472)
- Modyfikowanie tabel (473)
- Usuwanie tabel (474)
- Pobieranie danych (474)
- Sortowanie i agregacja danych (475)
- Skrypty modelu MapReduce (475)
- Złączenia (476)
- Podzapytania (479)
- Widoki (480)
- Funkcje zdefiniowane przez użytkowników (481)
- Pisanie funkcji UDF (482)
- Pisanie funkcji UDAF (484)
- Dalsza lektura (488)
- Przykład (490)
- Podstawowe interfejsy API Cruncha (493)
- Proste operacje (493)
- Typy (497)
- Źródłowe i docelowe zbiory danych (500)
- Funkcje (502)
- Materializacja (504)
- Wykonywanie potoku (506)
- Uruchamianie potoku (506)
- Zatrzymywanie potoku (507)
- Inspekcja planu wykonania w Crunchu (508)
- Algorytmy iteracyjne (511)
- Tworzenie punktów kontrolnych w potokach (512)
- Biblioteki w Crunchu (513)
- Dalsza lektura (515)
- Instalowanie Sparka (518)
- Przykład (518)
- Aplikacje, zadania, etapy i operacje w Sparku (520)
- Niezależna aplikacja w języku Scala (520)
- Przykład napisany w Javie (521)
- Przykład napisany w Pythonie (522)
- Zbiory RDD (523)
- Tworzenie zbiorów RDD (523)
- Transformacje i akcje (524)
- Utrwalanie danych (527)
- Serializacja (529)
- Zmienne współużytkowane (530)
- Zmienne rozsyłane (531)
- Akumulatory (531)
- Anatomia przebiegu zadania w Sparku (532)
- Przesyłanie zadań (532)
- Tworzenie skierowanego grafu acyklicznego (533)
- Szeregowanie operacji (535)
- Wykonywanie operacji (536)
- Wykonawcy i menedżery klastra (536)
- Spark i YARN (537)
- Dalsza lektura (540)
- Podstawy (541)
- Tło historyczne (542)
- Omówienie zagadnień (542)
- Krótki przegląd modelu danych (542)
- Implementacja (544)
- Instalacja (546)
- Przebieg testowy (547)
- Klienty (549)
- Java (549)
- Model MapReduce (552)
- Interfejsy REST i Thrift (553)
- Budowanie interaktywnej aplikacji do przesyłania zapytań (553)
- Projekt schematu (554)
- Wczytywanie danych (555)
- Zapytania interaktywne (558)
- Baza HBase a bazy RDBMS (561)
- Historia cieszącej się powodzeniem usługi (562)
- Baza HBase (563)
- Bazy HBase w praktyce (563)
- System HDFS (564)
- Interfejs użytkownika (564)
- Wskaźniki (565)
- Liczniki (565)
- Dalsza lektura (565)
- Instalowanie i uruchamianie systemu ZooKeeper (568)
- Przykład (570)
- Przynależność do grupy w systemie ZooKeeper (570)
- Tworzenie grupy (571)
- Dołączanie członków do grupy (573)
- Wyświetlanie członków grupy (574)
- Usuwanie grupy (575)
- Usługa ZooKeeper (576)
- Model danych (576)
- Operacje (578)
- Implementacja (582)
- Spójność (583)
- Sesje (585)
- Stany (587)
- Budowanie aplikacji z wykorzystaniem ZooKeepera (588)
- Usługa do zarządzania konfiguracją (588)
- Odporna na błędy aplikacja ZooKeepera (591)
- Usługa do zarządzania blokadami (594)
- Inne rozproszone struktury danych i protokoły (596)
- ZooKeeper w środowisku produkcyjnym (597)
- Odporność a wydajność (598)
- Konfiguracja (599)
- Dalsza lektura (600)
- Od integracji procesorów do integracji semantycznej (603)
- Poznaj platformę Crunch (604)
- Budowanie kompletnego obrazu (604)
- Integrowanie danych z obszaru opieki zdrowotnej (607)
- Możliwość łączenia danych w różnych platformach (610)
- Co dalej? (611)
- Struktura DNA (615)
- Kod genetyczny - przekształcanie liter DNA w białka (616)
- Traktowanie kodu DNA jak kodu źródłowego (617)
- Projekt poznania ludzkiego genomu i genomy referencyjne (619)
- Sekwencjonowanie i wyrównywanie DNA (620)
- ADAM - skalowalna platforma do analizy genomu (621)
- Programowanie piśmienne za pomocą języka IDL systemu Avro (621)
- Dostęp do danych kolumnowych w formacie Parquet (623)
- Prosty przykład - zliczanie k-merów za pomocą Sparka i ADAM-a (624)
- Od spersonalizowanych reklam do spersonalizowanej medycyny (626)
- Dołącz do projektu (627)
- Pola, krotki i potoki (630)
- Operacje (632)
- Typy Tap, Scheme i Flow (634)
- Cascading w praktyce (635)
- Elastyczność (637)
- Hadoop i Cascading w serwisie ShareThis (638)
- Podsumowanie (642)
- Wymagania wstępne (645)
- Instalacja (645)
- Konfiguracja (646)
- Tryb niezależny (647)
- Tryb pseudorozproszony (647)
- Tryb rozproszony (649)
Przedmowa (17)
Wprowadzenie (19)
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)
Skorowidz (661)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.


Oceny i opinie klientów (2)
(1)
(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
6 oceniona przez: 2017-05-16
5 oceniona przez: Piot Chwil, Inżynier danych 2016-02-11
więcej opinii