BigData'nın miktarı, oluşma hızı ve çeşitliliği her geçen gün katlanarak artıyor. Tüm kurumların ilgisi, BigData'yı doğru işleyebilmek, işine yarar verileri süzebilmek ve anlamlandırmak üzerine. Peki ama bunca büyük verinin arasında aradığımızı nasıl bulacağız?
Büyük Veri kullanımı için farklı yollar mevcut olsa da, hangi uygulamanın bizim çözümümüz için daha uygun olduğunu belirlemek zorundayız. Bu konu için farklı yaklaşımlar gerekmekte olup, bunlar ancak birlikte kullanıldığı zaman gerçek potansiyelleri ortaya çıkmaktadır. Burada kastettiğimiz; Hadoop yanı sıra, NoSQL veritabanı, büyük miktarda veriler için; veri ambarları bileşenleri, MapReduce, YARN ve Spark programlama modelleri ve bu tarz yaklaşımları barındıran mevcut çözümler, veri madenciliği veya Extract-Transform-Load (ETL - ayıklama, dönüştürme, yükleme) süreci gibi BigData mantığıyla uyuşabilecek araçların birlikte kullanılmasıdır.
Kitapta, örneklerle birlikte veri üretme ve bu verilerin nasıl işleneceği adım adım anlatılıyor. Bu alandaki en güncel ve stabil program versiyonlarını ve kullanılan son teknolojiler paylaşılıyor. Kitabı bitirdiğinizde BigData’nın nasıl kullanıldığına, arka planda nasıl çalıştığına ve hangi kodlamaların ve teknolojilerin gerektiğine hakim olacaksınız. Kitap, konuları süresince aynı doğrultuda projelerle ilerlediği için, okurken ve uygularken sıkılmayacaksınız. Ayrıca uygulama yaparken bazı yerlerde karşılaşabileceğiniz hatalar da notlar halinde verilerek yazılımda ilerlemeniniz kolaylaştırılıyor.
BIGDATA TERİMİ
ENDÜSTRİLERİN BIGDATA’YA BAKIŞI
HADOOP’A GİRİŞ
HDFS - HADOOP DAĞITILMIŞ DOSYA SİSTEMİ
MAPREDUCE
KÜMELERİ (CLUSTERS) İŞLEMEK
YARN UYGULAMALARI
HADOOP EKOSİSTEMİ
NOSQL
VERİ TAŞIMA YÖNTEMLERİ
SQL ve DOSYA SİSTEMLERİNDEN NOSQL veya HDFS’YE AKTARIM
HBASE
SQOOP ile VERİTABANINDAN VERİ ÇIKARIMI
Tanıtım Metni
