Programming Elastic MapReduce

Kevin Schmidt

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Idioma: inglés

Editorial: O'Reilly Media, US, 2014

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Although you don't need a large computing infrastructure to process massive amounts of data with Apache Hadoop, it can still be difficult to get started. This practical guide shows you how to quickly launch data analysis projects in the cloud by using Amazon Elastic MapReduce (EMR), the hosted Hadoop framework in Amazon Web Services (AWS). Authors Kevin Schmidt and Christopher Phillips demonstrate best practices for using EMR and various AWS and Apache technologies by walking you through the construction of a sample MapReduce log analysis application. Using code samples and example configurations, you'll learn how to assemble the building blocks necessary to solve your biggest data analysis problems. Get an overview of the AWS and Apache software tools used in large-scale data analysis Go through the process of executing a Job Flow with a simple log analyzer Discover useful MapReduce patterns for filtering and analyzing data sets Use Apache Hive and Pig instead of Java to build a MapReduce Job Flow Learn the basics for using Amazon EMR to run machine learning algorithms Develop a project cost model for using Amazon EMR and other AWS tools.

N° de ref. del artículo LU-9781449363628

Título
Programming Elastic MapReduce
Autor
Kevin Schmidt
Editorial
O'Reilly Media, US
Año de publicación
2014
Estado
New
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
1449363628
ISBN 13
9781449363628

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