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HADOOP: SOLUCIONES BIG DATA

 (En papel)

BORIS LUBLINSKY; KEVIN T. SMITH

, 2014
  • Nº de páginas: 528 págs.
  • Encuadernación: Tapa blanda
  • Editorial: ANAYA MULTIMEDIA
  • Lengua: CASTELLANO
  • ISBN: 9788441535916
La tecnología progresa sin cesar y con ella proliferan los dispositivos conectados a la red, lo que hace que cada vez generemos y almacenemos cantidades más ingentes de datos. En este contexto se está produciendo un crecimiento espectacular en la diversidad de formatos de datos e información, también llamados Big Data. Y es que, sencillamente, si una empresa no es capaz de manejar cantidades enormes de datos con eficacia y aprovechando esa información para mejorar, esto se traducirá en pérdida de productividad, de oportunidades y de beneficios. Existen muchas tecnologías destinadas a procesar y analizar grandes cantidades de información. Pero cuando Apache Hadoop entró en escena, todo cambió: por fin es posible escribir programas con facilidad y llevar a cabo análisis de datos a gran escala.Este libro explica cómo trabajan juntas las numerosas partes del ecosistema Hadoop y cómo se pueden utilizar para construir soluciones adaptadas a la empresa. Aprenderá cómo realizar el diseño de datos y su impacto en la implementación, al mismo tiempo que verá cómo funciona MapReduce y cómo reformular problemas concretos. Encontrará ejemplos detallados de código Java que puede utilizar, derivados de aplicaciones que han sido construidas e implantadas con éxito.

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HADOOP. SOLCIONES BIG DATA. ÍNDICE DE CONTENIDOS IntroducciónA quién va dirigido este libro ContenidosEstructura ConvencionesCódigo fuente 1. Big Data y el ecosistema HadoopBig Data y Hadoop El ecosistema HadoopComponentes principales de Hadoop Distribuciones HadoopDesarrollo de aplicaciones de uso empresarial con Hadoop Resumen2. Almacenar datos en Hadoop Descargas de código para este capítuloHDFS HBaseCombinar HDFS yHBase para el almacenamiento de datos efectivo Apache AvroAdministrar metadatos con HCatalog Seleccionar una organización de datos de Hadoop adecuadaResumen 3. Procesamiento de datos con MapReduceIntroducción a MapReduce La primera aplicación MapReduceDiseñar implementaciones MapReduce Resumen4. Personalizar la ejecución de MapReduce Descargas de código para este capítuloControlar la ejecución de MapReduce con InputFormat Leer datos con RecordReader personalizadosOrganizar datos de salida con formatos personalizados Escribir datos con RecordReader personalizadoOptimizar la ejecución de MapReduce con un combinador Controlar la ejecución del reductor con particionadoresUtilizar código distinto de Java con Hadoop Resumen5. Construir aplicaciones fiables de MapReduce Descargas de código para este capítuloComprobación unitaria de aplicaciones de MapReduce Comprobación de aplicacione...

Datos del libro

  • Nº de páginas: 528 págs.
  • Editorial: ANAYA MULTIMEDIA
  • Lengua: CASTELLANO
  • Encuadernación: Tapa blanda
  • ISBN: 9788441535916
  • Año edición: 2014
  • Plaza de edición: ES
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Resumen

La tecnología progresa sin cesar y con ella proliferan los dispositivos conectados a la red, lo que hace que cada vez generemos y almacenemos cantidades más ingentes de datos. En este contexto se está produciendo un crecimiento espectacular en la diversidad de formatos de datos e información, también llamados Big Data. Y es que, sencillamente, si una empresa no es capaz de manejar cantidades enormes de datos con eficacia y aprovechando esa información para mejorar, esto se traducirá en pérdida de productividad, de oportunidades y de beneficios. Existen muchas tecnologías destinadas a procesar y analizar grandes cantidades de información. Pero cuando Apache Hadoop entró en escena, todo cambió: por fin es posible escribir programas con facilidad y llevar a cabo análisis de datos a gran escala.Este libro explica cómo trabajan juntas las numerosas partes del ecosistema Hadoop y cómo se pueden utilizar para construir soluciones adaptadas a la empresa. Aprenderá cómo realizar el diseño de datos y su impacto en la implementación, al mismo tiempo que verá cómo funciona MapReduce y cómo reformular problemas concretos. Encontrará ejemplos detallados de código Java que puede utilizar, derivados de aplicaciones que han sido construidas e implantadas con éxito.

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