Hadoop-Ökosystem, YARN, NoSQL, MongoDB, Spark & Scala-Leitfaden

Tauchen Sie mit dem umfassenden Handbuch "Hadoop Ecosystem, YARN, NoSQL, MongoDB, Spark & Scala Guide" in die Welt von Big Data ein. In Kapitel 1 lernen Sie die Feinheiten des Hadoop-Ökosystems und YARN kennen und erfahren alles über Komponenten, HDFS, MapReduce, YARN, PIG, HIVE, Scheduler, Failover, Fencing und HDFS-Verbund. Kapitel 2 führt in NoSQL-Datenbanken ein und gibt Einblicke in verschiedene Typen, darunter Dokumentdatenbanken, Key-Value-Stores, spaltenorientierte Datenbanken und Graphdatenbanken. Kapitel 3 befasst sich mit MongoDB und bietet ein umfassendes Verständnis der Einführung, der Datentypen, der Erstellung, Aktualisierung und Löschung von Dokumenten, der Abfrage, Indizierung und der Capped Collections. In Kapitel 4 begeben Sie sich auf die Reise von Spark, von der Installation zu Spark-Anwendungen, robusten verteilten Datenbanken, der Anatomie eines Spark-Joblaufs und Spark auf YARN. Entdecken Sie die verschiedenen Bereitstellungsmodi im Cluster. In Kapitel 5 schließlich wird SCALA vorgestellt und seine Funktionen, Klassen, Objekte, Konstruktoren, impliziten Klassen, veränderbaren Variablen, Basistypen, Operatoren, Ausnahmebehandlung, Match-Ausdrücke, Funktionen, Closures und Vererbung untersucht.

Autorentext

Dr. Jaya Sinha Abteilung für CSE, Galgotias College of Engineering and Technology, Greater Noida, Indien.Herr T. Akilan Abteilung für IQAC, Amity Universität Kolkata, Westbengalen.Frau Chandraprabha Abteilung für CSE, Galgotias College of Engineering and Technology, Greater Noida, Indien.

Klappentext

Tauchen Sie mit dem umfassenden Handbuch "Hadoop Ecosystem, YARN, NoSQL, MongoDB, Spark & Scala Guide" in die Welt von Big Data ein. In Kapitel 1 lernen Sie die Feinheiten des Hadoop-Ökosystems und YARN kennen und erfahren alles über Komponenten, HDFS, MapReduce, YARN, PIG, HIVE, Scheduler, Failover, Fencing und HDFS-Verbund. Kapitel 2 führt in NoSQL-Datenbanken ein und gibt Einblicke in verschiedene Typen, darunter Dokumentdatenbanken, Key-Value-Stores, spaltenorientierte Datenbanken und Graphdatenbanken. Kapitel 3 befasst sich mit MongoDB und bietet ein umfassendes Verständnis der Einführung, der Datentypen, der Erstellung, Aktualisierung und Löschung von Dokumenten, der Abfrage, Indizierung und der Capped Collections. In Kapitel 4 begeben Sie sich auf die Reise von Spark, von der Installation zu Spark-Anwendungen, robusten verteilten Datenbanken, der Anatomie eines Spark-Joblaufs und Spark auf YARN. Entdecken Sie die verschiedenen Bereitstellungsmodi im Cluster. In Kapitel 5 schließlich wird SCALA vorgestellt und seine Funktionen, Klassen, Objekte, Konstruktoren, impliziten Klassen, veränderbaren Variablen, Basistypen, Operatoren, Ausnahmebehandlung, Match-Ausdrücke, Funktionen, Closures und Vererbung untersucht.