Big Data - Apache Hadoop
מרץ 2012 · entwickler.Press
ספר דיגיטלי
43
דפים
family_home
כשיר
info
reportהביקורות והדירוגים לא מאומתים מידע נוסף
מידע על הספר הדיגיטלי הזה
Doug Cutting hatte das Problem, das Internet (alles HTML) herunterzuladen und zu speichern. Was vor zehn Jahren schon eine Herausforderung war, ist heute, bei exponentiellem Anwachsen der Datenmenge, nicht einfacher. Es wurde Cutting schnell klar, dass die klassische Batch-Verarbeitung hier nicht ausreicht. Dann stieß er im Internet auf die Lösung: MapReduce. MapReduce beschreibt eine verteilte Ablaufumgebung, die grob gesagt in zwei Schritten aus Inputdaten neue Daten generiert. Cutting implementierte MapReduce Mitte des vergangenen Jahrzehnts als Open Source in Java und nannte das Projekt Hadoop. Eine Einführung in MapReduce, Hadoop und die Hadoop-Datenbank Apache-HBase sind die Kernthemen dieses shortcuts der Big-Data-Experten Bernd Fondermann, Kai Spichaale und Lars George.
רוצה לדרג את הספר הדיגיטלי הזה?
נשמח לשמוע מה דעתך.
איך קוראים את הספר
סמארטפונים וטאבלטים
כל מה שצריך לעשות הוא להתקין את האפליקציה של Google Play Books ל-Android או ל-iPad/iPhone. היא מסתנכרנת באופן אוטומטי עם החשבון שלך ומאפשרת לך לקרוא מכל מקום, גם ללא חיבור לאינטרנט.
מחשבים ניידים ושולחניים
ניתן להאזין לספרי אודיו שנרכשו ב-Google Play באמצעות דפדפן האינטרנט של המחשב.
eReaders ומכשירים אחרים
כדי לקרוא במכשירים עם תצוגת דיו אלקטרוני (e-ink) כמו הקוראים האלקטרוניים של Kobo, צריך להוריד קובץ ולהעביר אותו למכשיר. יש לפעול לפי ההוראות המפורטות במרכז העזרה כדי להעביר את הקבצים לקוראים אלקטרוניים נתמכים.
