Learn Hadoop in 1 Day (Japanese Edition)

タイトル: Hadoopを1日で学ぶ:ビッグデータをマスターする大規模なデータ集合の検出、保全、および処理は、大きなデータ集合の方法で変更されました。このような低コストで、部分的な障害、耐障害性、一貫性、スケーラビリティ、柔軟なスキーマのサポートなどのメリットを提供します。 また、また、このプラットフォームは、 さらに、多くの方が、自らの「お客様が、自らの「人生」を期待しています。 また、多くのお客様は、多くの方が、この処理の継続について理解していません。これらのパートナーは、理解しているとどのような要件やデータ構築について理解していません。 また、その生気システムを最大限に活用するには、 これらの検索とその他の問題すべてを支援するために、このeは設計されています。 この本では、多くの大規模データに関する業界や設計手にはあまり見られない、多くの多くの種類の、お客様にとっては理解できないものとなっています。 また、このeの本には、このほか、この電子書籍の紹介は好ましくされており、Hadoopのエコーシステムを、各種の「SHEP」で管理するための方法を示しています。 このマニュアルを使用すると、Hadoopの技術とその関連項目に関する専門知識を得ることができます。 本書では、安い価格で最高のHadoopの情報を活用しています。 本書を読み終えると、CCAHやCCDHなどのHadoop認定に必要なHadoopセキュリティに関する知識も得られます。 これはHadoopの定めるガイドです。テーブルの内容第1章: ビッグデータとはビッグデータの例「ビッグデータ」のカテゴリービッグデータの特徴ビッグデータ処理の利点第2章: Hadoop の概要Hadoop のコンポーネント」の特徴Hadoop のネットワークトポロジ第3章: Hadoop のインストール第4章: HDFS読み取り操作書き込み操作JAVA API を使用して HDFS にアクセスするHDFS にアクセスする第5章: MapreduceMapReduce のしくみどのように MapReduce は仕事を整理する?第6章: 最初のプログラムMapReducer コードについてSalesMapper クラスの説明SalesCountryReducer クラスの説明SalesCountryDriver クラスの説明第7章: MapReduce でのカウンタ & ジョイン2種類のカウンターMapReduce 参加第8章: データを結合する MapReduce Hadoop プログラム第9章: フルームと SqoopHadoop の SQOOP とは何ですか?Hadoop のフルームとは?水路の重要な特徴第10章: ブタブタ入門最初のブタプログラムを作成します。 パート 1) ブタの取付け パート 2) ブタのデモ第11章: OOZIEOOZIE とは何ですか?OOZIE はどのように動作しますか?ワークフロー図の例Oozie ワークフローアプリケーションOozie を使用する理由OOZIE の特徴

Author: Krishna Rungta

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