| Titre : |
Big data : concepts et mise en oeuvre de Hadoop |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Laurent Jolia-Ferrier, Auteur |
| Editeur : |
Saint-Herblain : ENI ed. |
| Année de publication : |
cop. 2014 |
| Collection : |
Epsilon |
| Importance : |
1 vol. (207 p.) |
| Présentation : |
ill., couv. ill. en coul. |
| Format : |
21 cm |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978274608688 |
| Note générale : |
Index |
| Langues : |
Français (fre) |
| Catégories : |
004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.6 Données
|
| Tags : |
Big Data Hadoop HDFS MapReduce YARN Hive Pig HBase traitement distribué stockage distribué écosystème Hadoop données massives parallélisation ENI architecture Big Data |
| Index. décimale : |
004.6 Donnees |
| Résumé : |
Cet ouvrage constitue une introduction pratique aux concepts fondamentaux du Big Data, avec un focus particulier sur l’écosystème Hadoop.
Après une présentation des enjeux liés à la gestion de très grands volumes de données, l’auteur explique les bases des architectures distribuées et des traitements parallèles indispensables au Big Data.
Le livre détaille les composants essentiels de l’écosystème Hadoop :
HDFS pour le stockage distribué ;
MapReduce pour le traitement des données ;
YARN pour la gestion des ressources ;
ainsi que les outils complémentaires (Hive, Pig, HBase, etc.).
La seconde partie propose des mises en œuvre concrètes : installation, configuration, exécution de traitements, exemples d’applications réelles et bonnes pratiques.
Accessible et orienté vers l’apprentissage par la pratique, l’ouvrage est adapté aux étudiants, développeurs et ingénieurs souhaitant comprendre et manipuler Hadoop pour des projets Big Data. |
Big data : concepts et mise en oeuvre de Hadoop [texte imprimé] / Laurent Jolia-Ferrier, Auteur . - Saint-Herblain : ENI ed., cop. 2014 . - 1 vol. (207 p.) : ill., couv. ill. en coul. ; 21 cm. - ( Epsilon) . ISSN : 978274608688 Index Langues : Français ( fre)
| Catégories : |
004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.6 Données
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| Tags : |
Big Data Hadoop HDFS MapReduce YARN Hive Pig HBase traitement distribué stockage distribué écosystème Hadoop données massives parallélisation ENI architecture Big Data |
| Index. décimale : |
004.6 Donnees |
| Résumé : |
Cet ouvrage constitue une introduction pratique aux concepts fondamentaux du Big Data, avec un focus particulier sur l’écosystème Hadoop.
Après une présentation des enjeux liés à la gestion de très grands volumes de données, l’auteur explique les bases des architectures distribuées et des traitements parallèles indispensables au Big Data.
Le livre détaille les composants essentiels de l’écosystème Hadoop :
HDFS pour le stockage distribué ;
MapReduce pour le traitement des données ;
YARN pour la gestion des ressources ;
ainsi que les outils complémentaires (Hive, Pig, HBase, etc.).
La seconde partie propose des mises en œuvre concrètes : installation, configuration, exécution de traitements, exemples d’applications réelles et bonnes pratiques.
Accessible et orienté vers l’apprentissage par la pratique, l’ouvrage est adapté aux étudiants, développeurs et ingénieurs souhaitant comprendre et manipuler Hadoop pour des projets Big Data. |
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