Big Data
Entwicklung und Programmierung von Systemen für grosse Datenmengen und Einsatz der Lambda-Architektur
- Einführung in Big-Data-Systeme und -Technologien
- Grosse Datenmengen speichern und verarbeiten
- Einsatz zahlreicher Tools wie Hadoop, Apache Cassandra, Apache Storm uvm.
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- 30 Tage Widerrufsrecht
Produktdetails
Produktinformationen zu „Big Data “
Klappentext zu „Big Data “
- Einführung in Big-Data-Systeme und -Technologien
- Grosse Datenmengen speichern und verarbeiten
- Einsatz zahlreicher Tools wie Hadoop, Apache Cassandra, Apache Storm uvm.
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
- 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
Autoren-Porträt von Nathan Marz, James Warren
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.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Nathan Marz , James Warren
- 2016, 352 Seiten, Masse: 17,2 x 24 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: mitp
- ISBN-10: 3958451756
- ISBN-13: 9783958451759
- Erscheinungsdatum: 06.10.2016
Pressezitat
»Die Stärke des Buches liegt darin, dass es tatsächlich einen tieferen Einblick in Struktur und Funktion von Big-Data-Systemen bietet. Einzelmechanismen wie HDFS, MapReduce, Streaming und anderes werden im Detail dargestellt. Damit hilft die Lektüre zu verstehen, wann, wo und wie solche Systeme eingesetzt werden müssen oder sollten.« (Bigdata-Insider, 02/2019)
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