Erschienen: 29.09.2016 Abbildung von Marz / Warren | Big Data | 2016 | Entwicklung und Programmierung...

Marz / Warren

Big Data

Entwicklung und Programmierung von Systemen für große Datenmengen und Einsatz der Lambda-Architektur

Buch. Softcover

2016

351 S.

ISBN 978-3-95845-175-9

Format (B x L): 17.2 x 24 cm

Gewicht: 620 g

Das Werk ist Teil der Reihe: mitp Professional

Produktbeschreibung

  • Einführung in Big-Data-Systeme und -Technologien
  • Große Datenmengen speichern und verarbeiten
  • Einsatz zahlreicher Tools wie Hadoop, Apache Cassandra, Apache Storm uvm.

Daten müssen mittlerweile von den meisten Unternehmen in irgendeiner Form verarbeitet werden. Dabei können sehr schnell so große Datenmengen entstehen, dass herkömmliche Datenbanksysteme nicht mehr ausreichen. Big-Data-Systeme erfordern Architekturen, die in der Lage sind, Datenmengen nahezu beliebigen Umfangs zu speichern und zu verarbeiten. Dies bringt grundlegende Anforderungen mit sich, mit denen viele Entwickler noch nicht vertraut sind.

Die Autoren erläutern die Einrichtung solcher Datenhaltungssysteme anhand eines speziell für große Datenmengen ausgelegten Frameworks: der Lambda-Architektur. Hierbei handelt es sich um einen skalierbaren, leicht verständlichen Ansatz, der auch von kleinen Teams implementiert und langfristig betrieben werden kann.

Die Grundlagen von Big-Data-Systemen werden anhand eines realistischen Beispiels praktisch umgesetzt. In diesem Kontext lernen Sie neben einem allgemeinen Framework zur Verarbeitung großer Datenmengen auch Technologien wie Hadoop, Storm und NoSQL-Datenbanken kennen.

Dieses Buch setzt keinerlei Vorkenntnisse über Tools zur Datenanalyse oder NoSQL voraus, grundlegende Erfahrungen im Umgang mit herkömmlichen Datenbanken sind aber durchaus hilfreich.

Aus dem Inhalt:
  • Big-Data-Systeme und -Technologien
  • Echtzeitverarbeitung sehr großer Datenmengen
  • Lambda-Architektur
  • Batch-Layer: Datenmodell, Datenspeicherung, Skalierbarkeit
  • Stapelverarbeitungsprozesse
  • Modellierung von Stammdatensätzen
  • Implementierung eines Graphenschemas mit Apache Thrift
  • Einsatz von MapReduce
  • JCascalog zur Implementierung von Pipe-Diagrammen
  • Serving-Layer: Konzepte und Einsatz von ElephantDB
  • Speed-Layer: Berechnung und Speicherung von Echtzeit-Views
  • Einsatz von Hadoop, Apache Cassandra, Apache Kafka und Apache Storm
  • Streamverarbeitung mit Trident

Autoren

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