Книга является пособием для изучения технологий больших данных, охватывая основные и продвинутые аспекты работы с данными в распределенных системах. Начав с основ, она объясняет значение БД, их эволюцию и экосистему Hadoop, включая компоненты и инструменты: HDFS, MapReduce, Hive, Pig, HBase, Sqoop и Flume.
Автор раскрывает архитектуру и принципы работы Apache Hadoop, а также примеры использования MapReduce и работу с данными в HDFS, Apache Spark, описывая его основные компоненты, такие как RDD, DataFrames, Spark SQL, Spark Streaming, MLLib и GraphX, и предоставляет практические примеры установки и настройки.
Раздел, посвященный Apache Kafka, рассматривает основы архитектуры, проектирование и настройка кластеров, а также интеграция с другими системами.
Практические примеры и проекты предлагают возможность применить полученные знания, анализируя данные, разрабатывая потоковые приложения и интегрируя технологии Hadoop, Spark и Kafka в единую систему.


словари, справочники

программирование

самоучители

технические науки

информатика и вычислительная техника

знания и навыки

Обработка больших данных

IOT Интернет вещей

Python Библиотеки

Сверточные нейросети

Искусственный интеллект. Основные понятия

Искусственный интеллект. Машинное обучение

120 практических задач