Aprende Hadoop en 1 día: Master Big Data con esta guía completa por Krishna Rungta

Aprende Hadoop en 1 día: Master Big Data con esta guía completa por Krishna Rungta

Titulo del libro: Aprende Hadoop en 1 día: Master Big Data con esta guía completa

Autor: Krishna Rungta

Número de páginas: 151 páginas

Fecha de lanzamiento: February 20, 2018

Nombre del archivo: aprende-hadoop-en-1-dia-master-big-data-con-esta-guia-completa.pdf


Leer on-line  Aprende Hadoop en 1 día: Master Big Data con esta guía completa

Krishna Rungta con Aprende Hadoop en 1 día: Master Big Data con esta guía completa

Hadoop ha cambiado la manera en que se analizan, almacenan, transfieren y procesan los grandes conjuntos de datos. A un costo tan bajo, proporciona beneficios como compatibilidad con falla parcial, tolerancia a fallas, consistencia, escalabilidad, esquema flexible, etc. También es compatible con la computación en la nube. Cada vez más personas desean dominar sus habilidades de Hadoop.


Al iniciar con Hadoop, la mayoría de los usuarios no están seguros de cómo proceder con Hadoop. No están al tanto de cuáles son los requisitos previos o la estructura de datos con los que deberían estar familiarizados. O cómo hacer el uso más eficiente de Hadoop y su ecosistema. Para ayudarlos con todas estas consultas y otros problemas, este e-book está diseñado.


El libro ofrece información sobre muchas de las librerías y paquetes de Hadoop que muchos analistas y arquitectos de Big Data no conocen. El libro electrónico también le informa sobre Hadoop MapReduce y HDFS. El ejemplo en el libro electrónico está bien elegido y demuestra cómo controlar el ecosistema de Hadoop a través de varios comandos de shell. Con este libro, los usuarios ganarán experiencia en la tecnología Hadoop y sus componentes relacionados. El libro le ofrece el mejor contenido de Hadoop con el rango de precio más bajo.


Después de leer este libro, también adquirirá conocimientos sobre la seguridad de Hadoop necesarios para las certificaciones de Hadoop, como CCAH y CCDH. Es una guía definitiva para Hadoop.

Tabla de contenidos

Capítulo 1: ¿Qué es Big Data?

  1. Ejemplos de 'Big Data'
  2. Categorías de 'Big Data'
  3. Características de 'Big Data'
  4. Ventajas del procesamiento de Big Data

Capítulo 2: Introducción a Hadoop

  1. Componentes de Hadoop
  2. Características de 'Hadoop'
  3. Topología de red en Hadoop

Capítulo 3: Instalación de Hadoop

Capítulo 4: HDFS

  1. Operación de lectura
  2. Escribir operación
  3. Acceda a HDFS usando la API JAVA
  4. Acceda a HDFS usando COMMAND-LINE INTERFACE

Capítulo 5: Mapreduce

  1. Cómo funciona MapReduce
  2. ¿Cómo organiza MapReduce el trabajo?

Capítulo 6: Primer programa

  1. Comprender el código de MapReduce
  2. Explicación de SalesMapper Class
  3. Explicación de SalesCountryReducer Class
  4. Explicación de SalesCountryDriver Class

Capítulo 7: Contadores y uniones en MapReduce

  1. Dos tipos de contadores
  2. MapReduce Unirse

Capítulo 8: Programa MapReduce Hadoop para unir datos

Capítulo 9: Flume y Sqoop

  1. ¿Qué es SQOOP en Hadoop?
  2. ¿Qué es FLUME en Hadoop?
  3. Algunas características importantes de FLUME

Capítulo 10: Cerdo

  1. Introducción al CERDO
  2. Crea tu primer programa PIG
  3. PARTE 1) Instalación de cerdo
  4. PARTE 2) Demostración de cerdo

Capítulo 11: OOZIE

  1. ¿Qué es OOZIE?
  2. ¿Cómo funciona OOZIE?
  3. Diagrama de flujo de trabajo de ejemplo
  4. Aplicación de flujo de trabajo Oozie
  5. ¿Por qué usar Oozie?
  6. CARACTERÍSTICAS DE OOZIE