Verfügbarkeit: Big Data in der Praxis | Technische Universität München

Big Data in der Praxis: Lösungen mit Hadoop, HBase und Hive ; Daten speichern, aufbereiten, visualisieren

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Bibliographische Detailangaben
Beteilige Person:	Freiknecht, Jonas 1985- (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	München Hanser 2014
Schlagwörter:	Hadoop Big Data Datenanalyse Data-Warehouse-Konzept Einführung
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Umfang:	XII, 436 S. Ill., graph. Darst., Kt. 25 cm 1 DVD-ROM (12 cm)
Format:	Inhalt DVD: 18 fertige Beispielprojekte plus Videotutorials
ISBN:	9783446439597 3446439595

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adam_text	INHALT VORWORT XI 1 EINLEITUNG 1 2 BIG-DATA 7 2.1 HISTORISCHE ENTSTEHUNG 8 2.2 BIG-DATA - EIN PASSENDER BEGRIFF? 9 2.2.1 DIE DREI V 10 2.2.2 DAS VIERTE V - VERACITY 13 2.2.3 DER VERARBEITUNGSAUFWAND IST BIG 14 2.2.4 SICHT DER INDUSTRIEN AUF BIG-DATA 14 2.3 EINGLIEDERUNG IN BI UND DATA-MINING 15 3 HADOOP 19 3.1 HADOOP KURZ VORGESTELLT 20 3.2 HDFS - DAS HADOOP DISTRIBUTED FILE SYSTEM 21 3.3 HADOOP 2.X UND YARN 25 3.4 HADOOP ALS SINGLE-NODE-CLUSTER AUFSETZEN 26 3.4.1 FALLS ETWAS NICHT FUNKTIONIERT 39 3.5 MAP-REDUCE 42 3.6 AUFSETZEN EINER ENTWICKLUNGSUMGEBUNG 44 3.7 IMPLEMENTIERUNG EINES MAP-REDUCE-JOBS 51 3.8 AUSFUEHREN EINES JOBS UEBER KOMMANDOZEILE 63 3.9 VERARBEITUNG IM CLUSTER 67 3.10 AUFSETZEN EINES HADOOP-CLUSTERS 69 3.11 STARTEN EINES JOBS VIA HADOOP-API 81 3.12 VERKETTEN VON MAP-REDUCE-JOBS 94 3.13 VERARBEITUNG ANDERER DATEITYPEN 109 3.14 YARN-ANWENDUNGEN 125 3.14.1 LOGGING UND LOG-AGGREGATION IN YARN 125 3.14.2 EINE EINFACHE YARN-ANWENDUNG 129 HTTP://D-NB.INFO/1056934182 3.15 VOR- UND NACHTEILE DER VERTEILTEN VERARBEITUNG 153 3.16 DIE HADOOP JAVA-API 154 3.16.1 EIN EINFACHER HDFS-EXPLORER 155 3.16.2 CLUSTER-MONITOR 167 3.16.3 UEBERWACHEN DER ANWENDUNGEN IM CLUSTER 169 3.17 GEGENUEBERSTELLUNG ZUR TRADITIONELLEN VERARBEITUNG 171 3.18 BIG-DATA AUFBEREITEN 172 3.18.1 OPTIMIEREN DER ALGORITHMEN ZUR DATENAUSWERTUNG 172 3.18.2 AUSDUENNUNG UND GRUPPIERUNG 174 3.19 AUSBLICK AUF APACHE SPARK 176 3.20 MARKT DER BIG-DATA-LOESUNGEN 178 4 DAS HADOOP-ECOSYSTEM 181 4.1 AMBARI 182 4.2 SQOOP 183 4.3 FLUME 183 4.4 HBASE 184 4.5 HIVE 184 4.6 PIG 185 4.7 ZOOKEEPER 185 4.8 MAHOUT 186 4.9 SPARK 187 4.10 DATA ANALYTICS UND DAS REPORTING 187 5 NOSQL UND HBASE 189 5.1 HISTORISCHE ENTSTEHUNG 189 5.2 DAS CAP-THEOREM 190 5.3 TYPEN VON DATENBANKEN 191 5.4 UMSTIEG VON SQL UND DATEISYSTEMEN AUF NOSQL ODER HDFS 194 5.4.1 METHODEN DER DATENMIGRATION 194 5.5 HBASE 196 5.5.1 DAS DATENMODELL VON HBASE 196 5.5.2 AUFBAU VON HBASE 198 5.5.3 INSTALLATION ALS STAND-ALONE 199 5.5.4 ARBEITEN MIT DER HBASE SHELL 201 5.5.5 VERTEILTE INSTALLATION AUF DEM HDFS 203 5.5.6 LADEN VON DATEN 206 5.5.6.1 HBASE BULK LOADING UEBER DIE SHELL 207 5.5.6.2 DATENEXTRAKT AUS EINER DATENBANK UEBER SQOOP 209 5.5.7 HBASE JAVA-API 218 5.5.8 DER UMSTIEG VON EINEM RDBMS AUF HBASE 242 6 DATA-WAREHOUSING MIT HIVE 245 6.1 INSTALLATION VON HIVE 246 6.2 ARCHITEKTUR VON HIVE 248 6.3 DAS COMMAND LINE INTERFACE (CLI) 249 6.4 HIVEQL ALS ABFRAGESPRACHE 251 6.4.1 ANLEGEN VON DATENBANKEN 251 6.4.2 PRIMITIVE DATENTYPEN 252 6.4.3 KOMPLEXE DATENTYPEN 252 6.4.4 ANLEGEN VON TABELLEN 253 6.4.5 PARTITIONIERUNG VON TABELLEN 254 6.4.6 EXTERNE UND INTERNE TABELLEN 254 6.4.7 LOESCHEN UND LEEREN VON TABELLEN 255 6.4.8 IMPORTIEREN VON DATEN 256 6.4.9 ZAEHLEN VON ZEILEN VIA COUNT 257 6.4.10 DAS SELECT-STATEMENT 257 6.4.11 BESCHRAENKEN VON SELECT UEBER DISTINCT 260 6.4.12 SELECT AUF PARTITIONIERTE TABELLEN 261 6.4.13 SELECT SORTIEREN MIT SORT BY UND ORDER BY 261 6.4.14 PARTITIONIEREN VON DATEN DURCH BUCKETING 263 6.4.15 GRUPPIEREN VON DATEN MITTELS GROUP BY 264 6.4.16 SUBQUERIES - VERSCHACHTELTE ABFRAGEN 265 6.4.17 ERGEBNISMENGEN VEREINIGEN MIT UNION ALL 265 . 6.4.18 MATHEMATISCHE FUNKTIONEN 266 6.4.19 STRING-FUNKTIONEN 267 6.4.20 AGGREGATFUNKTIONEN 268 6.4.21 USER-DEFINED FUNCTIONS 269 6.4.22 HAVING 277 6.4.23 DATENSTRUKTUR IM HDFS 277 6.4.24 VERAENDERN VON TABELLEN 278 6.4.25 ERSTELLEN VON VIEWS 281 6.4.26 LOESCHEN EINER VIEW 281 6.4.27 VERAENDERN EINER VIEW 281 6.4.28 TABELLEN ZUSAMMENFUEHREN MIT JOINS 282 6.5 HIVE SECURITY 284 6.5.1 IMPLEMENTIEREN EINES AUTHENTICATION-PROVIDERS 290 6.5.2 AUTHENTICATION-PROVIDER FUER HIVESERVER2 294 6.5.3 VERWENDEN VON PAM ZUR BENUTZERAUTHENTIFIZIERUNG 295 6.6 HIVE UND JDBC 296 6.7 DATENIMPORT MIT SQOOP 314 6.8 DATENEXPORT MIT SQOOP 316 6.9 HIVE UND IMPALA 317 6.10 UNTERSCHIED ZU PIG 318 6.11 ZUSAMMENFASSUNG 319 7 BIG-DATA-VISUALISIERUNG 321 7.1 THEORIE DER DATENVISUALISIERUNG 321 7.2 DIAGRAMMAUSWAHL GEMAESS DATENSTRUKTUR 327 7.3 VISUALISIEREN VON BIG-DATA ERFORDERT EIN UMDENKEN 328 7.3.1 AUFMERKSAMKEIT LENKEN 329 7.3.2 KONTEXTSENSITIVE DIAGRAMME 331 7.3.3 3D-DIAGRAMME 333 7.3.4 ANSAETZE, UM BIG-DATA ZU VISUALISIEREN 334 7.4 NEUE DIAGRAMMARTEN 336 7.5 WERKZEUGE ZUR DATENVISUALISIERUNG 340 7.6 ENTWICKLUNG EINER EINFACHEN VISUALISIERUNGSKOMPONENTE 344 8 AUF DEM WEG ZU NEUEM WISSEN - AUFBEREITEN, ANREICHERN UND EMPFEHLEN 357 8.1 EINE BIG-DATA-TABLE ALS ZENTRALE DATENSTRUKTUR 360 8.2 ANREICHERN VON DATEN 362 8.2.1 ANLEGEN EINER WISSENSDATENBANK 364 8.2.2 PASSENDE ZUORDNUNG VON DATEN 364 8.3 DIAGRAMMEMPFEHLUNGEN UEBER DATENTYPANALYSE 368 8.3.1 DIAGRAMMEMPFEHLUNGEN IN DER BDTABLE 370 8.4 TEXTANALYSE - VERARBEITUNG UNSTRUKTURIERTER DATEN 376 8.4.1 ERKENNUNG VON SPRACHEN 377 8.4.2 NATURAL LANGUAGE PROCESSING 378 8.4.2.1 KLASSIFIZIERUNG 379 8.4.2.2 SENTIMENT-ANALYSIS 384 8.4.3 MUSTERERKENNUNG MIT APACHE UIMA 386 9 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 405 10 HAEUFIGE FEHLER 409 11 ANHANG 415 11.1 INSTALLATION UND VERWENDUNG VON SQOOP2 415 11.2 HADOOP FUER WINDOWS 7 KOMPILIEREN 421 LITERATURVERZEICHNIS 425 INDEX 429
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