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Big Data - Entwicklung und Programmierung von Systemen für große Datenmengen / Autor:  Marz, Nathan / Warren, James, 978-3-95845-175-9
Marz, Nathan / Warren, James

Big Data

Entwicklung und Programmierung von Systemen für große Datenmengen

Einführung in Big-Data-Systeme. Mit Tools wie Hadoop, Apache Cassandra & Storm.

mitp Verlag
351 Seiten, Softcover

Erschienen 10/2016
ISBN 978-3-95845-175-9

39,99 inkl. MwSt.
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Best.Nr.: ITP-175
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Daten müssen mittlerweile von den meisten Unternehmen in irgendeiner Form verarbeitet werden. Dabei können sehr schnell so große Datenmengen entstehen, dass herkömmliche Datenbanksysteme nicht mehr ausreichen. Big-Data-Systeme erfordern Architekturen, die in der Lage sind, Datenmengen nahezu beliebigen Umfangs zu speichern und zu verarbeiten. Dies bringt grundlegende Anforderungen mit sich, mit denen viele Entwickler noch nicht vertraut sind.

Die Autoren erläutern die Einrichtung solcher Datenhaltungssysteme anhand eines speziell für große Datenmengen ausgelegten Frameworks: der Lambda-Architektur. Hierbei handelt es sich um einen skalierbaren, leicht verständlichen Ansatz, der auch von kleinen Teams implementiert und langfristig betrieben werden kann.

Die Grundlagen von Big-Data-Systemen werden anhand eines realistischen Beispiels praktisch umgesetzt. In diesem Kontext lernen Sie neben einem allgemeinen Framework zur Verarbeitung großer Datenmengen auch Technologien wie Hadoop, Storm und NoSQL-Datenbanken kennen.

Dieses Buch setzt keinerlei Vorkenntnisse über Tools zur Datenanalyse oder NoSQL voraus, grundlegende Erfahrungen im Umgang mit herkömmlichen Datenbanken sind aber durchaus hilfreich.

Aus dem Inhalt

  • Big-Data-Systeme und -Technologien
  • Echtzeitverarbeitung sehr großer Datenmengen
  • Lambda-Architektur
  • Batch-Layer: Datenmodell, Datenspeicherung, Skalierbarkeit
  • Stapelverarbeitungsprozesse
  • Modellierung von Stammdatensätzen
  • Implementierung eines Graphenschemas mit Apache Thrift
Hier das ganze Inhaltsverzeichnis lesen.
  • Einsatz von MapReduce
  • JCascalog zur Implementierung von Pipe-Diagrammen
  • Serving-Layer: Konzepte und Einsatz von ElephantDB
  • Speed-Layer: Berechnung und Speicherung von Echtzeit-Views
  • Einsatz von Hadoop, Apache Cassandra, Apache Kafka und Apache Storm
  • Streamverarbeitung mit Trident

Wer hat’s geschrieben?

Nathan Marz ist der Erfinder von Apache Storm und der Lambda-Architektur für Big-Data-Systeme. James Warren befasst sich mit Datenanalysen und kennt sich bestens mit algorithmischem Lernen und wissenschaftlichem Rechnen aus.
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