Hadoop : soluciones Big Data

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La tecnología progresa sin cesar y con ella proliferan los dispositivos conectados a la red, lo que hace que cada vez generemos y almacenemos cantidades más ingentes de datos. En este contexto se está produciendo un crecimiento espectacular en la diversidad de formatos de datos e información, también llamados Big Data. Y es que, sencillamente, si una empresa no es capaz de manejar cantidades enormes de datos con eficacia y aprovechando esa información para mejorar, esto se traducirá en pérdida de productividad, de oportunidades y de beneficios. Existen muchas tecnologías destinadas a procesar y analizar grandes cantidades de información. Pero cuando Apache Hadoop entró en escena, todo cambió: por fin es posible escribir programas con facilidad y llevar a cabo análisis de datos a gran escala. Este libro explica cómo trabajan juntas las numerosas partes del ecosistema Hadoop y cómo se pueden utilizar para construir soluciones adaptadas a la empresa. Aprenderá cómo realizar el diseño de datos y su impacto en la implementación, al mismo tiempo que verá cómo funciona MapReduce y cómo reformular problemas concretos. Encontrará ejemplos detallados de código Java que puede utilizar, derivados de aplicaciones que han sido construidas e implantadas con éxito.show more

Product details

  • Paperback | 528 pages
  • 175 x 225 x 30mm | 848g
  • Anaya Multimedia
  • Spain
  • Spanish
  • New edition
  • edición
  • 8441535914
  • 9788441535916

Table of contents

HADOOP. SOLCIONES BIG DATA. ÍNDICE DE CONTENIDOS Introducción A quién va dirigido este libro Contenidos Estructura Convenciones Código fuente 1. Big Data y el ecosistema Hadoop Big Data y Hadoop El ecosistema Hadoop Componentes principales de Hadoop Distribuciones Hadoop Desarrollo de aplicaciones de uso empresarial con Hadoop Resumen 2. Almacenar datos en Hadoop Descargas de código para este capítulo HDFS HBase Combinar HDFS yHBase para el almacenamiento de datos efectivo Apache Avro Administrar metadatos con HCatalog Seleccionar una organización de datos de Hadoop adecuada Resumen 3. Procesamiento de datos con MapReduce Introducción a MapReduce La primera aplicación MapReduce Diseñar implementaciones MapReduce Resumen 4. Personalizar la ejecución de MapReduce Descargas de código para este capítulo Controlar la ejecución de MapReduce con InputFormat Leer datos con RecordReader personalizados Organizar datos de salida con formatos personalizados Escribir datos con RecordReader personalizado Optimizar la ejecución de MapReduce con un combinador Controlar la ejecución del reductor con particionadores Utilizar código distinto de Java con Hadoop Resumen 5. Construir aplicaciones fiables de MapReduce Descargas de código para este capítulo Comprobación unitaria de aplicaciones de MapReduce Comprobación de aplicaciones locales con Eclipse Utilizar el registro para la comprobación de Hadoop Informes de métricas con contadores de trabajo Programación defensiva en MapReduce Resumen 6. Automatizar el procesamiento de datos con Oozie Introducción a Oozie Workflow Coordinator de Oozie Bundle de Oozie Parametrización de Oozie con lenguaje de expresiones Modelo de ejecución de trabajos de Oozie Acceder a Oozie SLA de Oozie Resumen 7. Oozie Descargas de código para este capítulo Validar información sobre lugares utilizando probes Diseñar validación de lugares basada en probes Diseñar Workflows de Oozie Implementar aplicaciones Workflow de Oozie Implementar actividades Workflow Implementar aplicaciones Coordinator de Oozie Implementar aplicaciones Bundle de Oozie Desplegar, comprobar y analizar las aplicaciones de Oozie Utilizar la consola de Oozie para obtener información sobre aplicaciones Oozie Resumen 8. Herramientas avanzadas de Oozie Descargas de código para este capítulo Construir acciones Workflow de Oozie personalizadas Añadir ejecución dinámica a los Workflows de Oozie Utilizar el API Java de Oozie Utilizar uber jars con aplicaciones Oozie Transportador para la incorporación de datos Resumen 9. Hadoop en tiempo real Descargas de código para este capítulo Aplicaciones en tiempo real en el mundo real Utilizar HBase para implementar aplicaciones en tiempo real Utilizar sistemas de consultas especializados de tiempo real en Hadoop Utilizar sistemas de procesamiento de eventos basados en Hadoop Resumen 10. La seguridad en Hadoop Historia breve: comprender los retos de seguridad en Hadoop Autentificación Autorización Autentificación y autorización de Oozie Encriptación de red Mejoras de seguridad con Project Rhino Recopilación. Buenas prácticas para proteger Hadoop Resumen 11. Ejecutar aplicaciones de Hadoop en AWS Descargas de código para este capítulo Introducción a AWS Opciones para ejecutar Hadoop en AWS Comprender la relación entre EMR y Hadoop Utilizar S3 de AWS Automatizar la ejecución y la creación de un flujo de trabajo EMR Organizar ejecución de trabajos en EMR Resumen 12. Construir soluciones de seguridad empresarial para las implementaciones de Hadoop Preocupaciones de seguridad para las aplicaciones de empresa Elementos que la seguridad de Hadoop no proporciona de manera nativa para las aplicaciones de empresa Enfoques para las aplicaciones de seguridad en la empresa con Hadoop Resumen 13. El futuro de Hadoop Simplificar la programación de MapReduce con DSL Procesamiento más rápido y ampliable Mejoras de seguridad Tendencias emergentes Resumen Apéndice. Lecturas recomendadas Almacenamiento y acceso de los datos de Hadoop MapReduce Oozie Hadoop en tiempo real AWS DSL de Hadoop Seguridad de Hadoop y Big Data Índice alfabéticoshow more

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La tecnología progresa sin cesar y con ella proliferan los dispositivos conectados a la red, lo que hace que cada vez generemos y almacenemos cantidades más ingentes de datos. En este contexto se está produciendo un crecimiento espectacular en la diversidad de formatos de datos e información, también llamados Big Data. Y es que, sencillamente, si una empresa no es capaz de manejar cantidades enormes de datos con eficacia y aprovechando esa información para mejorar, esto se traducirá en pérdida de productividad, de oportunidades y de beneficios. Existen muchas tecnologías destinadas a procesar y analizar grandes cantidades de información. Pero cuando Apache Hadoop entró en escena, todo cambió: por fin es posible escribir programas con facilidad y llevar a cabo análisis de datos a gran escala. Este libro explica cómo trabajan juntas las numerosas partes del ecosistema Hadoop y cómo se pueden utilizar para construir soluciones adaptadas a la empresa. Aprenderá cómo realizar el diseño de datos y su impacto en la implementación, al mismo tiempo que verá cómo funciona MapReduce y cómo reformular problemas concretos. Encontrará ejemplos detallados de código Java que puede utilizar, derivados de aplicaciones que han sido construidas e implantadas con éxito.show more