Big Data Applicati: Archiviazione, Integrazione, Qualità, Calcolo Parallelo E Distribuito [Italian]

By: Marchesi, F.

Il libro inizia con la memorizzazione e l'elaborazione dei dati di massa. Vengono presentati sistemi di archiviazione dei dati e metodi avanzati di archiviazione in cluster. Vengono presi in considerazione i dati strutturati e non strutturati, i problemi di compatibilit?, la qualit? dei dati, la sicurezza dei dati e l'elaborazione dei cluster. Vengono inoltre sviluppati l'analisi dei big data, le sue fasi, le capacit?, le fonti di dati e i casi d'uso. Si discute anche dei big data nel cloud attraverso i servizi cloud.

L'informatica distribuita, il suo funzionamento, i modelli, i vantaggi, gli svantaggi e gli utilizzi sono discussi. Inoltre, il calcolo parallelo viene discusso con la sua evoluzione, i tipi, i vantaggi, gli svantaggi, i modelli di progettazione, le architetture di memoria, la sincronizzazione, i linguaggi, i modelli e gli usi. Vengono presentati esempi di calcolo parallelo e distribuito utilizzando lo strumento di calcolo parallelo di MATLAB e Apache Spark. Vengono inoltre sviluppati sistemi di archiviazione distribuiti e analizzati i sistemi di gestione di database distribuiti, presentando esempi con SQL Server. Vengono inoltre affrontati i temi dell'alta disponibilit?, della tolleranza ai guasti e della loro implementazione sul web e nel cloud.

Vengono inoltre illustrati gli strumenti di calcolo massivo negli ecosistemi dei Big Data, con particolare attenzione a Hadoop, Mapreduce, Hadoop Distribute File System e Hadoop Common Components (Pig, Hive, Flume, Oozie, Hbase, Sqoop, Mahout e altri). Viene poi trattata l'automazione dei lavori e vengono presentati esempi sviluppati con SQL Server. Viene inoltre presentato l'ecosistema Hadoop di Apache Ambari. Le tecniche di analisi (essenzialmente Data Mining e Business Intelligence) e i Big Data vanno di pari passo per lo sfruttamento ottimale delle informazioni. La qualit? e l'integrit? dei dati nei processi Big Data e lo spostamento dei dati tra i cluster vengono poi affrontati. A titolo di esempio, viene sviluppata la copia e lo spostamento di database tra server in SQL Server. Si conclude con l'importazione e l'integrazione dei dati.

• Format: Paperback
• Language: Italian
• ISBN: B0BFHWFW9R
• ISBN13: 9798353085713
• Release Date: January 1
• Publisher: Independently Published
• Length: 238 Pages
• Weight: 0.92 lbs.
• Dimensions: 0.5" x 7.0" x 10.0"