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!