Adım Adım Bigdata ve Uygulamaları — Deniz Herand Mehmet Işık

Hadoop Hbase Ve Hıve İle Çözümlemeler Veri İşleme Kaydetme Ve Görselleştirme BigData nın miktarı oluşma hızı ve çeşitliliği her geçen gün katlanarak artıyor Tüm kurumların ilgisi BigData yı doğru işleyebilmek işine yarar verileri süzebilmek ve anlamlandırmak üzerine Peki ama bunca büyük verinin arasında aradığımızı nasıl bulacağız Büyük Veri kullanımı için farklı yollar mevcut olsa da hangi uygulamanın bizim çözümümüz için daha uygun olduğunu belirlemek zorundayız Bu konu için farklı yaklaşımlar gerekmekte olup bunlar ancak birlikte kullanıldığı zaman gerçek potansiyelleri ortaya çıkmaktadır Burada kastettiğimiz Hadoop yanı sıra NoSQL veritabanı büyük miktarda veriler için veri ambarları bileşenleri MapReduce YARN ve Spark programlama modelleri ve bu tarz yaklaşımları barındıran mevcut çözümler veri madenciliği veya Extract Transform Load ETL ayıklama dönüştürme yükleme süreci gibi BigData mantığıyla uyuşabilecek araçların birlikte kullanılmasıdır Kitapta örneklerle birlikte veri üretme ve bu verilerin nasıl işleneceği adım adım anlatılıyor Bu alandaki en güncel ve stabil program versiyonlarını ve kullanılan son teknolojiler paylaşılıyor Kitabı bitirdiğinizde BigData nın nasıl kullanıldığına arka planda nasıl çalıştığına ve hangi kodlamaların ve teknolojilerin gerektiğine hakim olacaksınız Kitap konuları süresince aynı doğrultuda projelerle ilerlediği için okurken ve uygularken sıkılmayacaksınız Ayrıca uygulama yaparken bazı yerlerde karşılaşabileceğiniz hatalar da notlar halinde verilerek yazılımda ilerlemeniniz kolaylaştırılıyor Bıgdata Terimi Endüstrilerin Bıgdata ya Bakışı Hadoop a Giriş Hdfs Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi Mapreduce Kümeleri CLUSTERS İşlemek Yarn Uygulamaları Hadoop Ekosistemi Nosql Veri Taşıma Yöntemleri Sql Ve Dosya Sistemlerinden Nosql Veya Hdfs ye Aktarım Hbase Sqoop İle Veritabanından Veri Çıkarımı Hıve İle Data Warehousıng Sorgulama Olarak Hıvesql Kullanımı Bıgdata Görselleştirme Basit Görselleştirme Bileşeninin Geliştirilmesi

Hadoop Hbase Ve Hıve İle ÇözümlemelerVeri İşleme Kaydetme Ve Görselleştirme BigData nın miktarı oluşma hızı ve çeşitliliği her geçen gün katlanarak artıyor Tüm kurumların ilgisi BigData yı doğru işleyebilmek işine yarar verileri süzebilmek ve anlamlandırmak üzerine Peki ama bunca büyük verinin arasında aradığımızı nasıl bulacağız Büyük Veri kullanımı için farklı yollar mevcut olsa da hangi uygulamanın bizim çözümümüz için daha uygun olduğunu belirlemek zorundayız Bu konu için farklı yaklaşımlar gerekmekte olup bunlar ancak birlikte kullanıldığı zaman gerçek potansiyelleri ortaya çıkmaktadır Burada kastettiğimiz Hadoop yanı sıra NoSQL veritabanı büyük miktarda veriler için veri ambarları bileşenleri MapReduce YARN ve Spark programlama modelleri ve bu tarz yaklaşımları barındıran mevcut çözümler veri madenciliği veya Extract Transform Load ETL ayıklama dönüştürme yükleme süreci gibi BigData mantığıyla uyuşabilecek araçların birlikte kullanılmasıdır Kitapta örneklerle birlikte veri üretme ve bu verilerin nasıl işleneceği adım adım anlatılıyor Bu alandaki en güncel ve stabil program versiyonlarını ve kullanılan son teknolojiler paylaşılıyor Kitabı bitirdiğinizde BigData nın nasıl kullanıldığına arka planda nasıl çalıştığına ve hangi kodlamaların ve teknolojilerin gerektiğine hakim olacaksınız Kitap konuları süresince aynı doğrultuda projelerle ilerlediği için okurken ve uygularken sıkılmayacaksınız Ayrıca uygulama yaparken bazı yerlerde karşılaşabileceğiniz hatalar da notlar halinde verilerek yazılımda ilerlemeniniz kolaylaştırılıyor Bıgdata Terimi Endüstrilerin Bıgdata ya Bakışı Hadoop a Giriş Hdfs Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi Mapreduce Kümeleri CLUSTERS İşlemek Yarn Uygulamaları Hadoop Ekosistemi Nosql Veri Taşıma Yöntemleri Sql Ve Dosya Sistemlerinden Nosql Veya Hdfs ye Aktarım Hbase Sqoop İle Veritabanından Veri Çıkarımı Hıve İle Data Warehousıng Sorgulama Olarak Hıvesql Kullanımı Bıgdata Görselleştirme Basit Görselleştirme Bileşeninin Geliştirilmesi Tanıtım Bülteninden

BigData nın miktarı oluşma hızı ve çeşitliliği her geçen gün katlanarak artıyor Tüm kurumların ilgisi BigData yı doğru işleyebilmek işine yarar verileri süzebilmek ve anlamlandırmak üzerine Peki ama bunca büyük verinin arasında aradığımızı nasıl bulacağız Büyük Veri kullanımı için farklı yollar mevcut olsa da hangi uygulamanın bizim çözümümüz için daha uygun olduğunu belirlemek zorundayız Bu konu için farklı yaklaşımlar gerekmekte olup bunlar ancak birlikte kullanıldığı zaman gerçek potansiyelleri ortaya çıkmaktadır Burada kastettiğimiz Hadoop yanı sıra NoSQL veritabanı büyük miktarda veriler için veri ambarları bileşenleri MapReduce YARN ve Spark programlama modelleri ve bu tarz yaklaşımları barındıran mevcut çözümler veri madenciliği veya Extract Transform Load ETL ayıklama dönüştürme yükleme süreci gibi BigData mantığıyla uyuşabilecek araçların birlikte kullanılmasıdır Kitapta örneklerle birlikte veri üretme ve bu verilerin nasıl işleneceği adım adım anlatılıyor Bu alandaki en güncel ve stabil program versiyonlarını ve kullanılan son teknolojiler paylaşılıyor Kitabı bitirdiğinizde BigData nın nasıl kullanıldığına arka planda nasıl çalıştığına ve hangi kodlamaların ve teknolojilerin gerektiğine hakim olacaksınız Kitap konuları süresince aynı doğrultuda projelerle ilerlediği için okurken ve uygularken sıkılmayacaksınız Ayrıca uygulama yaparken bazı yerlerde karşılaşabileceğiniz hatalar da notlar halinde verilerek yazılımda ilerlemeniniz kolaylaştırılıyor Tanıtım Bülteninden Konu Başlıkları Bıgdata Terimi Endüstrilerin Bıgdata ya Bakışı Hadoop a Giriş Hdfs Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi Mapreduce Kümeleri CLUSTERS İşlemek Yarn Uygulamaları Hadoop Ekosistemi Nosql Veri Taşıma Yöntemleri Sql Ve Dosya Sistemlerinden Nosql Veya Hdfs ye Aktarım Hbase Sqoop İle Veritabanından Veri Çıkarımı Hıve İle Data Warehousıng Sorgulama Olarak Hıvesql Kullanımı Bıgdata Görselleştirme Basit Görselleştirme Bileşeninin Geliştirilmesi

Mehmet Işık tarafından kaleme alınan Adım Adım Bigdata ve Uygulamaları Pusula Yayıncılık eseri olarak okurlarla buluşuyor Adım Adım Bigdata ve Uygulamaları Mehmet Işık Kitap Özeti Hadoop Hbase Ve Hıve İle Çözümlemeler Veri İşleme Kaydetme Ve Görselleştirme BigDatanın miktarı oluşma hızı ve çeşitliliği her geçen gün katlanarak artıyor Tüm kurumların ilgisi BigDatayı doğru işleyebilmek işine yarar verileri süzebilmek ve anlamlandırmak üzerine Peki ama bunca büyük verinin arasında aradığımızı nasıl bulacağız Büyük Veri kullanımı için farklı yollar mevcut olsa da hangi uygulamanın bizim çözümümüz için daha uygun olduğunu belirlemek zorundayız Bu konu için farklı yaklaşımlar gerekmekte olup bunlar ancak birlikte kullanıldığı zaman gerçek potansiyelleri ortaya çıkmaktadır Burada kastettiğimiz Hadoop yanı sıra NoSQL veritabanı büyük miktarda veriler için veri ambarları bileşenleri MapReduce YARN ve Spark programlama modelleri ve bu tarz yaklaşımları barındıran mevcut çözümler veri madenciliği veya Extract Transform Load ETL ayıklama dönüştürme yükleme süreci gibi BigData mantığıyla uyuşabilecek araçların birlikte kullanılmasıdır Kitapta örneklerle birlikte veri üretme ve bu verilerin nasıl işleneceği adım adım anlatılıyor Bu alandaki en güncel ve stabil program versiyonlarını ve kullanılan son teknolojiler paylaşılıyor Kitabı bitirdiğinizde BigData nın nasıl kullanıldığına arka planda nasıl çalıştığına ve hangi kodlamaların ve teknolojilerin gerektiğine hakim olacaksınız Kitap konuları süresince aynı doğrultuda projelerle ilerlediği için okurken ve uygularken sıkılmayacaksınız Ayrıca uygulama yaparken bazı yerlerde karşılaşabileceğiniz hatalar da notlar halinde verilerek yazılımda ilerlemeniniz kolaylaştırılıyor Bıgdata Terimi Endüstrilerin Bıgdata ya Bakışı Hadoop a Giriş Hdfs Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi Mapreduce Kümeleri CLUSTERS İşlemek Yarn Uygulamaları Hadoop Ekosistemi Nosql Veri Taşıma Yöntemleri Sql Ve Dosya Sistemlerinden Nosql Veya Hdfs ye Aktarım Hbase Sqoop İle Veritabanından Veri Çıkarımı Hıve İle Data Warehousıng Sorgulama Olarak Hıvesql Kullanımı Bıgdata Görselleştirme Basit Görselleştirme Bileşeninin Geliştirilmesi Yayınevi Pusula Yayıncılık Yazar Mehmet Işık Sayfa 182 Sayfa Kağıt 1 Hamur Boyut 16 50x24 00 cm Basım Yılı Eylül 2020 Barkod 9786052359655 Kategori Diğer Bilgisayar Kitapları

Hadoop Hbase Ve Hıve İle Çözümlemeler Veri İşleme Kaydetme Ve Görselleştirme BigData nın miktarı oluşma hızı ve çeşitliliği her geçen gün katlanarak artıyor Tüm kurumların ilgisi BigData yı doğru işleyebilmek işine yarar verileri süzebilmek ve anlamlandırmak üzerine Peki ama bunca büyük verinin arasında aradığımızı nasıl bulacağız Büyük Veri kullanımı için farklı yollar mevcut olsa da hangi uygulamanın bizim çözümümüz için daha uygun olduğunu belirlemek zorundayız Bu konu için farklı yaklaşımlar gerekmekte olup bunlar ancak birlikte kullanıldığı zaman gerçek potansiyelleri ortaya çıkmaktadır Burada kastettiğimiz Hadoop yanı sıra NoSQL veritabanı büyük miktarda veriler için veri ambarları bileşenleri MapReduce YARN ve Spark programlama modelleri ve bu tarz yaklaşımları barındıran mevcut çözümler veri madenciliği veya Extract Transform Load ETL ayıklama dönüştürme yükleme süreci gibi BigData mantığıyla uyuşabilecek araçların birlikte kullanılmasıdır Kitapta örneklerle birlikte veri üretme ve bu verilerin nasıl işleneceği adım adım anlatılıyor Bu alandaki en güncel ve stabil program versiyonlarını ve kullanılan son teknolojiler paylaşılıyor Kitabı bitirdiğinizde BigData nın nasıl kullanıldığına arka planda nasıl çalıştığına ve hangi kodlamaların ve teknolojilerin gerektiğine hakim olacaksınız Kitap konuları süresince aynı doğrultuda projelerle ilerlediği için okurken ve uygularken sıkılmayacaksınız Ayrıca uygulama yaparken bazı yerlerde karşılaşabileceğiniz hatalar da notlar halinde verilerek yazılımda ilerlemeniniz kolaylaştırılıyor Bıgdata Terimi Endüstrilerin Bıgdata ya Bakışı Hadoop a Giriş Hdfs Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi Mapreduce Kümeleri CLUSTERS İşlemek Yarn Uygulamaları Hadoop Ekosistemi Nosql Veri Taşıma Yöntemleri Sql Ve Dosya Sistemlerinden Nosql Veya Hdfs ye Aktarım Hbase Sqoop İle Veritabanından Veri Çıkarımı Hıve İle Data Warehousıng Sorgulama Olarak Hıvesql Kullanımı Bıgdata Görselleştirme Basit Görselleştirme Bileşeninin Geliştirilmesi

Hadoop Hbase Ve Hıve İle Çözümlemeler Veri İşleme Kaydetme Ve Görselleştirme BigData nın miktarı oluşma hızı ve çeşitliliği her geçen gün katlanarak artıyor Tüm kurumların ilgisi BigData yı doğru işleyebilmek işine yarar verileri süzebilmek ve anlamlandırmak üzerine Peki ama bunca büyük verinin arasında aradığımızı nasıl bulacağız Büyük Veri kullanımı için farklı yollar mevcut olsa da hangi uygulamanın bizim çözümümüz için daha uygun olduğunu belirlemek zorundayız Bu konu için farklı yaklaşımlar gerekmekte olup bunlar ancak birlikte kullanıldığı zaman gerçek potansiyelleri ortaya çıkmaktadır Burada kastettiğimiz Hadoop yanı sıra NoSQL veritabanı büyük miktarda veriler için veri ambarları bileşenleri MapReduce YARN ve Spark programlama modelleri ve bu tarz yaklaşımları barındıran mevcut çözümler veri madenciliği veya Extract Transform Load ETL ayıklama dönüştürme yükleme süreci gibi BigData mantığıyla uyuşabilecek araçların birlikte kullanılmasıdır Kitapta örneklerle birlikte veri üretme ve bu verilerin nasıl işleneceği adım adım anlatılıyor Bu alandaki en güncel ve stabil program versiyonlarını ve kullanılan son teknolojiler paylaşılıyor Kitabı bitirdiğinizde BigData nın nasıl kullanıldığına arka planda nasıl çalıştığına ve hangi kodlamaların ve teknolojilerin gerektiğine hakim olacaksınız Kitap konuları süresince aynı doğrultuda projelerle ilerlediği için okurken ve uygularken sıkılmayacaksınız Ayrıca uygulama yaparken bazı yerlerde karşılaşabileceğiniz hatalar da notlar halinde verilerek yazılımda ilerlemeniniz kolaylaştırılıyor Bıgdata Terimi Endüstrilerin Bıgdata ya Bakışı Hadoop a Giriş Hdfs Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi Mapreduce Kümeleri CLUSTERS İşlemek Yarn Uygulamaları Hadoop Ekosistemi Nosql Veri Taşıma Yöntemleri Sql Ve Dosya Sistemlerinden Nosql Veya Hdfs ye Aktarım Hbase Sqoop İle Veritabanından Veri Çıkarımı Hıve İle Data Warehousıng Sorgulama Olarak Hıvesql Kullanımı Bıgdata Görselleştirme Basit Görselleştirme Bileşeninin Geliştirilmesi