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Get expert guidance on architecting end-to-end data management solutions with Apache Hadoop. While many sources explain how to use various components in the Hadoop ecosystem, this practical book takes you through architectural considerations necessary to tie those components together into a complete tailored application, based on your particular use case. To reinforce those lessons, the book’s second section provides detailed examples of architectures used in some of the most commonly found Hadoop applications. Whether you’re designing a new Hadoop application, or planning to integrate Hadoop into your existing data infrastructure, Hadoop Application Architectures will skillfully guide you through the process. This book covers: Factors to consider when using Hadoop to store and model data Best practices for moving data in and out of the system Data processing frameworks, including MapReduce, Spark, and Hive Common Hadoop processing patterns, such as removing duplicate records and using windowing analytics Giraph, GraphX, and other tools for large graph processing on Hadoop Using workflow orchestration and scheduling tools such as Apache Oozie Near-real-time stream processing with Apache Storm, Apache Spark Streaming, and Apache Flume Architecture examples for clickstream analysis, fraud detection, and data warehousing
Sie ist elegant, schlank, modern und flexibel: Die Rede ist von Scala, der neuen Programmiersprache für die Java Virtual Machine (JVM). Sie vereint die Vorzüge funktionaler und objektorientierter Programmierung, ist typsicherer als Java, lässt sich nahtlos in die Java-Welt integrieren – und eine in Scala entwickelte Anwendung benötigt oft nur einen Bruchteil der Codezeilen ihres Java-Pendants. Kein Wunder, dass immer mehr Firmen, deren große, geschäftskritische Anwendungen auf Java basieren, auf Scala umsteigen, um ihre Produktivität und die Skalierbarkeit ihrer Software zu erhöhen. Das wollen Sie auch? Dann lassen Sie sich von den Scala-Profis Dean Wampler und Alex Payne zeigen, wie es geht. Ihre Werkzeugkiste: Schon bevor Sie loslegen, sind Sie weiter, als Sie denken: Sie können Ihre Java-Programme weiter verwenden, Java-Bibliotheken nutzen, Java von Scala aus aufrufen und Scala von Java aus. Auch Ihre bevorzugten Entwicklungswerkzeuge wie NetBeans, IntelliJ IDEA oder Eclipse stehen Ihnen weiter zur Verfügung, dazu Kommandozeilen-Tools, Plugins für Editoren, Werkzeuge von Drittanbietern – und natürlich Ihre Programmiererfahrung. In Programmieren mit Scala erfahren Sie, wie Sie sich all das zunutze machen. Das Hybridmodell: Die Paradigmen "funktional" und "objektorientiert" sind keine Gegensätze, sondern ergänzen sich unter dem Scala-Dach zu einem sehr produktiven Ganzen. Nutzen Sie die Vorteile funktionaler Programmierung, wann immer sich das anbietet – und seien Sie so frei, auf die guten alten Seiteneffekte zu bauen, wenn Sie das für nötig halten. Futter für die Profis: Skalierbare Nebenläufigkeit mit Aktoren, Aufzucht und Pflege von XML mit Scala, Domainspezifische Sprachen, Tipps zum richtigen Anwendungsdesign – das sind nur ein paar der fortgeschrittenen Themen, in die Sie mit den beiden Autoren eintauchen. Danach sind Sie auch Profi im Programmieren mit Scala.
This book unravels the mystery of Big Data computing and its power to transform business operations. The approach it uses will be helpful to any professional who must present a case for realizing Big Data computing solutions or to those who could be involved in a Big Data computing project. It provides a framework that enables business and technical managers to make optimal decisions necessary for the successful migration to Big Data computing environments and applications within their organizations.
Feingranulare Systeme mit Microservices aufbauen Design, Entwicklung, Deployment, Testen und Monitoring Sicherheitsaspekte, Authentifizierung und Autorisierung Verteilte Systeme haben sich in den letzten Jahren stark verändert: Große monolithische Architekturen werden zunehmend in viele kleine, eigenständige Microservices aufgespalten. Aber die Entwicklung solcher Systeme bringt Herausforderungen ganz eigener Art mit sich. Dieses Buch richtet sich an Softwareentwickler, die sich über die zielführenden Aspekte von Microservice-Systemen wie Design, Entwicklung, Testen, Deployment und Monitoring informieren möchten. Sam Newman veranschaulicht und konkretisiert seine ganzheitliche Betrachtung der grundlegenden Konzepte von Microservice-Architekturen anhand zahlreicher praktischer Beispiele und Ratschläge. Er geht auf die Themen ein, mit denen sich Systemarchitekten und Administratoren bei der Einrichtung, Verwaltung und Entwicklung dieser Architekturen in jedem Fall auseinandersetzen müssen. Aus dem Inhalt: Vorteile von Microservices Gestaltung von Services Ausrichtung der Systemarchitektur an der Organisationsstruktur Möglichkeiten zur Integration von Services Schrittweise Aufspaltung einer monolithischen Codebasis Deployment einzelner Microservices mittels Continuous Integration Testen und Monitoring verteilter Systeme Sicherheitsaspekte Authentifizierung und Autorisierung zwischen Benutzer und Service bzw. zwischen Services untereinander Skalierung von Microservice-Architekturen »Microservice-Architekturen besitzen viele interessante Eigenschaften, allerdings sind bei der Umstellung so einige Fallstricke zu beachten. Dieses Buch wird Ihnen helfen herauszufinden, ob Microservices für Ihre Zwecke geeignet sind und zeigt Ihnen, wie Sie die Fallstricke umgehen können.« Martin Fowler, Chief Scientist, ThoughtWorks
"The expert's voice in big data"--Cover.
Ob Kaufverhalten, Grippewellen oder welche Farbe am ehesten verrät, ob ein Gebrauchtwagen in einem guten Zustand ist – noch nie gab es eine solche Menge an Daten und noch nie bot sich die Chance, durch Recherche und Kombination in der Daten¬flut blitzschnell Zusammenhänge zu entschlüsseln. Big Data bedeutet nichts weniger als eine Revolution für Gesellschaft, Wirtschaft und Politik. Es wird die Weise, wie wir über Gesundheit, Erziehung, Innovation und vieles mehr denken, völlig umkrempeln. Und Vorhersagen möglich machen, die bisher undenkbar waren. Die Experten Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier beschreiben in ihrem Buch, was Big Data ist, welche Möglichkeiten sich eröffnen, vor welchen Umwälzungen wir alle stehen – und verschweigen auch die dunkle Seite wie das Ausspähen von persönlichen Daten und den drohenden Verlust der Privatsphäre nicht.
Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

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