کتاب Ultimate Big Data Analytics with Apache Hadoop: Master Big Data Analytics with Apache Hadoop Using Apache Spark, Hive, and Python (تحلیل نهایی دادههای بزرگ با Apache Hadoop: بر تحلیل دادههای بزرگ با Apache Hadoop با استفاده از Apache Spark، Hive و پایتون مسلط شوید) یک راهنمای جامع برای تسلط بر تحلیل دادههای بزرگ با استفاده از Apache Hadoop است. این کتاب با تمرکز بر Apache Spark، Hive و Python، به خوانندگان کمک میکند تا مهارتهای عملی خود را در زمینه پردازش و تحلیل دادههای بزرگ توسعه دهند.
در ادامه مقدمهای از کتاب Ultimate Big Data Analytics with Apache Hadoop را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمهای بر کتاب Ultimate Big Data Analytics with Apache Hadoop:
به قلمرو پویایی خوش آمدید، جایی که دادههای بزرگ با قدرت دگرگونکننده اکوسیستم Hadoop روبرو میشوند. در چشمانداز دیجیتال بههمپیوسته امروزی، دادهها به عنوان خون حیات سازمانها عمل میکنند و بینشهای حیاتی و تصمیمات استراتژیک را هدایت میکنند. کتاب Ultimate Big Data Analytics with Apache Hadoop به عنوان راهنمای جامع شما برای پیمایش پیچیدگیهای تحلیل دادههای بزرگ با استفاده از Hadoop عمل میکند و دانش بنیادی و تخصص عملی را برای توانمندسازی سفر شما ارائه میدهد.
اکوسیستم Hadoop، که تحت نظارت بنیاد نرمافزار آپاچی (ASF) پرورش یافته، سنگ بنای زیرساخت مدرن پردازش داده را نشان میدهد. با کاوش ریشههای تاریخی Hadoop و تکامل آن شروع میکنیم و به نقش محوری آن در مدیریت کارآمد مجموعههای داده عظیم میپردازیم. همچنین تأثیر گستردهتر بنیاد نرمافزار آپاچی را روشن میکنیم و روحیه مشارکتی و نوآوری آن را که در سراسر بخش فناوری کاتالیز میکند، برجسته میکنیم.
در سراسر این صفحات، شما سفری آموزشی را آغاز خواهید کرد که برای تجهیز شما به مهارتهای ضروری در ساخت خطوط لوله داده مقیاسپذیر و مقاوم طراحی شده است. با یک بررسی جامع از مفاهیم دادههای بزرگ و معماریهای داده مدرن – از جمله ساختارهای نوآورانه دریاچههای داده و انبارهای داده – شروع میکنیم و پایه و اساس درک معماری Hadoop و اجزای اصلی آن را میگذاریم.
از تسلط بر سیستم فایل توزیعشده Hadoop (HDFS) تا پیمایش پیچیدگیهای Yet Another Resource Negotiator (YARN) و استفاده از قدرت MapReduce، هر فصل بینشهای عملی و تمرینهای عملی را ارائه میدهد که برای تقویت یادگیری شما طراحی شدهاند.
همچنین فرمتهای فایل ضروری و فرمتهای جدولی را که ذخیرهسازی و مدیریت داده را تقویت میکنند، بررسی خواهیم کرد. شما به جزئیات فرمتهایی مانند ORC، Parquet و Avro خواهید پرداخت و درک عمیقی از فرمتهای جدولی مانند Apache Iceberg، Hudi و Delta به دست خواهید آورد. این اجزا برای بهینهسازی ذخیرهسازی داده و تضمین دسترسی و پرس و جو کارآمد داده حیاتی هستند.
با تسلط بر این ابزارها و مفاهیم، شما مهارت لازم برای طراحی، استقرار و بهینهسازی راهحلهای دادهای را که قادر به پردازش پتابایت اطلاعات هستند، به دست خواهید آورد. فراتر از مدیریت زیرساخت، کتاب Ultimate Big Data Analytics with Apache Hadoop شما را قادر میسازد تا الگوریتمهای پیچیده یادگیری ماشین را در چارچوب Hadoop ادغام کنید و شما را قادر به استخراج هوش عملی از مخازن داده عظیم میکند.
علاوه بر این، شما از آخرین تحولات و روندهای نوظهور در اکوسیستم Hadoop مطلع خواهید ماند و اطمینان حاصل خواهید کرد که مهارتهای شما در خط مقدم یک چشمانداز فناوری همیشه در حال تکامل باقی میماند.
چه یک مهندس داده باتجربه، یک دانشمند داده در حال شکوفایی، یک توسعهدهنده نرمافزار در حال کاوش افقهای جدید، یا یک متخصص IT باشید که به دنبال افزایش زیرساخت داده است، کتاب Ultimate Big Data Analytics with Apache Hadoop برای پاسخگویی به آرزوهای آموزشی شما ساخته شده است. هر فصل به طور یکپارچه مبانی نظری را با کاربردهای عملی ترکیب میکند و مجموعه ابزار جامعی را برای مهار پتانسیل تحلیل دادههای بزرگ در اختیار شما قرار میدهد.
همانطور که این سفر دگرگونکننده را آغاز میکنید، احتمالات بیکران ارائه شده توسط Hadoop را در بر بگیرید و آماده شوید تا بینشهای جدید را باز کنید، نوآوری را هدایت کنید و آینده تصمیمگیری مبتنی بر داده را شکل دهید. به دنیای هیجانانگیز دادههای بزرگ خوش آمدید، Hadoop به عنوان همراه راهنمای شما.
فصلهای 1 و 2 کتاب Ultimate Big Data Analytics with Apache Hadoop نمای کلی جامعی از تاریخچه Apache Hadoop، بنیاد نرمافزار آپاچی (ASF) و معماریهای داده مدرن، از جمله پایگاههای داده، انبارهای داده، دریاچههای داده و دریاچهخانههای داده ارائه میدهند.
محتوای اصلی کتاب با فصل 3 کتاب Ultimate Big Data Analytics with Apache Hadoop آغاز میشود. هر فصل شامل یک بخش نظری و به دنبال آن تمرینهای عملی با استفاده از Docker است.
این رویکرد ساختاریافته به خوانندگان اجازه میدهد به راحتی دستورالعملها را دنبال کنند و درک کاملی از هر موضوع به دست آورند. تمام کدهای استفاده شده در کتاب Ultimate Big Data Analytics with Apache Hadoop در مخزن GitHub مرتبط با این کتاب موجود است. به خوانندگان اکیداً توصیه میشود که با بخشهای عملی هر فصل درگیر شوند تا درک خود را تثبیت کنند.
شایان ذکر است که هر فصل به طور بالقوه میتواند به یک کتاب مستقل تبدیل شود. هدف کتاب Ultimate Big Data Analytics with Apache Hadoop ارائه یک پایه محکم در دنیای دادههای بزرگ به شماست و بر اهمیت یادگیری مداوم و بهروز ماندن با آخرین تحولات تأکید دارد.
در اینجا مروری مختصر از هر فصل کتاب Ultimate Big Data Analytics with Apache Hadoop آمده است:
-
مقدمهای بر Hadoop و ASF
- تاریخچه و تکامل Apache Hadoop و بنیاد نرمافزار آپاچی (ASF)
- اهمیت ASF برای اکوسیستم Hadoop
- مزایا و فرصتها در یادگیری اکوسیستم Hadoop
-
مروری بر تحلیل دادههای بزرگ
- اصول اولیه دادههای بزرگ و ویژگیهای آن
- مروری بر اکوسیستم Hadoop و معماری داده مدرن از جمله پایگاههای داده، انبارهای داده، دریاچههای داده و دریاچهخانههای داده
-
Hadoop و Yarn MapReduce و Tez
- پیشنیازها: مقدمهای بر Docker
- جنبههای نظری: HDFS، YARN، MapReduce و Apache Tez
- بخش عملی: تنظیم Hadoop، کاوش دستورات و اجرای کارهای MapReduce
-
موتورهای پرس و جو توزیعشده: Apache Hive
- نظریه: معرفی، معماری، مدل داده و ویژگیهای مختلف Apache Hive
- عملی: تنظیم یک خوشه Hive، اجرای پرس و جوهای Hive و ایجاد UDFها
-
موتورهای پرس و جو توزیعشده: Apache Spark
- نظریه: معرفی Apache Spark، معماری، ویژگیها و مدل اجرای آن
- عملی: نصب Spark، اجرای برنامهها، استفاده از APIها و انجام تجزیه و تحلیل دادهها
-
فرمتهای فایل و فرمتهای جدول (Apache Iceberg، Hudi و Delta)
- نظریه: کاوش و درک فرمتهای فایل مختلف (ORC، Parquet، Avro) و فرمتهای جدول (Apache Iceberg)
- عملی: ایجاد جداول در Hive و Spark با استفاده از فرمتهای مختلف
-
پایتون و اکوسیستم Hadoop برای تحلیل دادههای بزرگ – BI
- نظریه: مقدمهای بر محاسبات علمی و تحلیل دادههای بزرگ با پایتون
- عملی: تنظیم یک محیط پایتون، استفاده از PySpark و Hive برای تجزیه و تحلیل دادهها
-
علم داده و یادگیری ماشین با اکوسیستم Hadoop
- نظریه: مروری بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
- عملی: استفاده از SparkML برای وظایف یادگیری ماشین
-
مقدمهای بر محاسبات ابری و سایر پروژههای آپاچی
- نظریه: درک مدلها و پارادایمهای محاسبات ابری
- کاوش پروژههای مختلف آپاچی مانند Apache Ranger، Apache Hudi، Apache Kafka، Apache Impala و موارد دیگر
سرفصلهای کتاب Ultimate Big Data Analytics with Apache Hadoop:
- Cover Page
- Title Page
- Copyright Page
- Dedication Page
- About the Author
- About the Technical Reviewer
- Acknowledgements
- Preface
- Credit
- Errata
- Table of Contents
- 1. Introduction to Hadoop and ASF
- 2. Overview of Big Data Analytics
- 3. Hadoop and YARN MapReduce and Tez
- 4. Distributed Query Engines: Apache Hive
- 5. Distributed Query Engines: Apache Spark
- 6. File Formats and Table Formats (Apache Ice-berg, Hudi, and Delta)
- 7. Python and the Hadoop Ecosystem for Big Data Analytics – BI
- 8. Data Science and Machine Learning with Hadoop Ecosystem
- 9. Introduction to Cloud Computing and Other Apache Projects
- Index
جهت دانلود کتاب Ultimate Big Data Analytics with Apache Hadoop میتوانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.