Dieses Buch ist ein praxisorientierter Leitfaden, der sich ausschlie lich auf praktische Implementierungen und ausf hrbare L sungen unter Verwendung von Hadoop und seinem kosystem konzentriert. Es ist als labororientierte Ressource konzipiert, bei der die Leser Big-Data-Technologien erlernen, indem sie Konfigurationen, Befehle und Analyseaufgaben direkt ausf hren. Das Buch beginnt mit der Einrichtung und Installation von Hadoop sowohl im pseudo-verteilten als auch im vollst ndig verteilten Betriebsmodus. Die Leser implementieren dann wesentliche HDFS-Dateiverwaltungsaufgaben, einschlie lich des Hinzuf gens von Dateien und Verzeichnissen, des Abrufens von Daten aus HDFS und des L schens von Dateien. Diese bungen helfen den Benutzern, sich mit der Arbeit in verteilten Speichersystemen vertraut zu machen. Das Buch bietet mehrere MapReduce-Implementierungen, beginnend mit einer Word-Count-L sung zur Berechnung der Anzahl der Vorkommen jedes Wortes in gro en Eingabedateien. Es umfasst ferner Programme f r die schl sselwortbasierte Wortsuche und die Eliminierung von Stoppw rtern aus gro en Textdatens tzen. Ein spezieller Abschnitt konzentriert sich auf das Mining von Wetterdaten mittels MapReduce, wobei Programme implementiert werden, um Durchschnitts-, H chst- und Mindesttemperaturen f r jedes Jahr zu berechnen und Datens tze basierend auf Temperaturschwellenwerten zu filtern.
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