Big Data - Apache Hadoop
Published on 16. March 2012
43 pages
978-3-86802-400-5 (ISBN)
Description
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.
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.
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Persons
n/a
Content
- Intro
- Impressum
- 1 Daten im großen Stil - Apache Hadoop
- 2 Hadoop MapReduce in Kombination mit Cassandra
- 3 Apache HBase
- Die Autoren
