• 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
-
-
%15İNDİRİM273,00TL 232,05TL
-
-
-
-
-
-
%15İNDİRİM150,00TL 127,50TL
-
-
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 303,45 | 303,45 |
| 3 | 110,54 | 331,61 |
| 6 | 58,36 | 350,15 |
| 9 | 40,97 | 368,72 |
| 12 | 32,27 | 387,23 |
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 303,45 | 303,45 |
| 3 | 110,54 | 331,61 |
| 6 | 58,36 | 350,15 |
| 9 | 40,97 | 368,72 |
| 12 | 32,27 | 387,23 |
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 303,45 | 303,45 |
| 3 | 110,54 | 331,61 |
| 6 | 58,36 | 350,15 |
| 9 | 40,97 | 368,72 |
| 12 | 32,27 | 387,23 |
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 303,45 | 303,45 |
| 3 | 110,54 | 331,61 |
| 6 | 58,36 | 350,15 |
| 9 | 40,97 | 368,72 |
| 12 | 32,27 | 387,23 |
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 303,45 | 303,45 |
| 3 | 110,54 | 331,61 |
| 6 | 58,36 | 350,15 |
| 9 | 40,97 | 368,72 |
| 12 | 32,27 | 387,23 |
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 303,45 | 303,45 |
| 3 | 110,54 | 331,61 |
| 6 | 58,36 | 350,15 |
| 9 | 40,97 | 368,72 |
| 12 | 32,27 | 387,23 |
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 303,45 | 303,45 |
| 3 | - | - |
| 6 | - | - |
| 9 | - | - |
| 12 | - | - |
• 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