Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

The Big Data Odyssey - Navigating Insights, Innovation, and Impact.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: T. Akilan,M. Chandraprabha and Jaya Sinha
ISBN: 9786206785880
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 164
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 46262 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 762585
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: "The Big Data Odyssey: Navigating Insights, Innovation, and Impact" is a comprehensive guide to big data and Hadoop, this book starts by introducing big data, its sources, history, drivers, characteristics, and applications. It then delves into key features like intelligent data analysis, data nature, analytic processes, tools, security, compliance, auditing, protection, privacy, and ethics. Next, it explores Hadoop, including its history, the Apache Hadoop project, Hadoop Distributed File System (HDFS), the Hadoop ecosystem, data formats, data analysis, scaling, streaming, and pipes. Moving forward, it introduces the MapReduce framework, explaining its basics, workings, application development, unit testing with MR Unit, job anatomy, scheduling, task execution, types, input and output formats, and features. The final chapter of this book focuses on HDFS, detailing its design, concepts, benefits, challenges, file sizes, block abstraction, data replication, Java interfaces, file system interface command line, data flow, data ingest with Flume and Scoop, archives, I/O, security, administration, monitoring, maintenance, benchmarks, and cloud deployment.
Ключевые слова: Big Data, Hadoop, MapReduce Framework and Basics, HDFS (Hadoop Distributed File System)