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Big Data con Hadoop

di Gabriele Modena, Garry Turkington

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Hadoop è un progetto open source che permette di analizzare enormi quantità di dati distribuiti su cluster e file system differenti. Progettato per essere scalabile da un singolo server fino a migliaia di macchine, Hadoop si occupa anche di gestire problemi e guasti a livello applicativo - piuttosto che hardware - contribuendo a ottimizzare il mantenimento dei dati archiviati.

Questo libro è dedicato a chi vuole entrare nel mondo della gestione e dell'analisi di Big Data. Attraverso l'uso degli strumenti e dei framework che compongo Hadoop 2, il lettore viene guidato nella progettazione e nell'implementazione di soluzioni di complessità differente, in grado di adattarsi a necessità operative e gestionali diverse che considerano sia la creazione e il mantenimento di dataset, sia la loro elaborazione e analisi per ottenere il massimo dai dati collezionati.

File degli esempi

Gli autori hanno messo a disposizione dei lettori un repository su GitHub da cui scaricare la versione più aggiornata possibile del codice degli esempi. L’indirizzo è: https://github.com/learninghadoop2/book-examples.

Anteprime

Scarica l'Indice, l'Introduzione e il Capitolo 1 in formato PDF.

Argomenti in breve

  • I componenti di Hadoop: HDFS e MapReduce
  • Storage di dati in HDFS
  • Elaborazioni e calcoli con MapReduce
  • Ottimizzazione delle prestazioni con YARN
  • Computazione in tempo reale con Samza
  • Computazione iterativa con Spark
  • Analisi dei dati con Apache Pig
  • Utilizzo di SQL in Hadoop
  • Gestione del ciclo di vita dei dati
  • Tool per lo sviluppo applicativo
  • Esecuzione e produzione di cluster Hadoop

Gli autori

Garry Turkington da oltre 15 anni si dedica alla progettazione e all’implementazione di sistemi distribuiti su larga scala. Oggi è CTO presso Improve Digital, dove cura la realizzazione di sistemi che memorizzano, elaborano ed estraggono valore da grandi volumi di dati aziendali. In passato ha lavorato per Amazon UK sviluppando soluzioni per la gestione del catalogo Amazon a livello globale.

Gabriele Modena, dopo una laurea in Scienze Informatiche e un dottorato di ricerca in Sistemi di Apprendimento nell’Intelligenza Artificiale, è entrato in Improve Digital come data scientist. Utilizza Hadoop per gestire, elaborare e analizzare dati comportamentali generati da macchine e implementa metodi statistici e computazionali per individuare dei pattern nei Big Data.

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Big Data con Hadoop

Collana: Guida Completa

Uscita: Maggio 2015

Pagine: 336

ISBN: 9788850333431

Formato: 16,8 X 24

Booksite:

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 »  Introduzione

 »  Capitolo 1



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