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Guide to High Performance Distributed Computing

Case Studies with Hadoop, Scalding and Spark. Auflage 2014. 43 schwarz-weiße Abbildungen, 41 schwarz-weiße…
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Produktdetails

Titel: Guide to High Performance Distributed Computing
Autor/en: K. G. Srinivasa, Anil Kumar Muppalla

ISBN: 3319134965
EAN: 9783319134963
Case Studies with Hadoop, Scalding and Spark.
Auflage 2014.
43 schwarz-weiße Abbildungen, 41 schwarz-weiße Tabellen, Bibliographie.
Book.
Sprache: Englisch.
Springer-Verlag GmbH

14. Mai 2015 - gebunden - XVII

Beschreibung

This timely text/reference describes the development and implementation of large-scale distributed processing systems using open source tools and technologies. Comprehensive in scope, the book presents state-of-the-art material on building high performance distributed computing systems, providing practical guidance and best practices as well as describing theoretical software frameworks. Features: describes the fundamentals of building scalable software systems for large-scale data processing in the new paradigm of high performance distributed computing; presents an overview of the Hadoop ecosystem, followed by step-by-step instruction on its installation, programming and execution; Reviews the basics of Spark, including resilient distributed datasets, and examines Hadoop streaming and working with Scalding; Provides detailed case studies on approaches to clustering, data classification and regression analysis; Explains the process of creating a working recommender system using Scalding and Spark.

Inhaltsverzeichnis

Part I: Programming Fundamentals of High Performance Distributed Computing
Introduction
Getting Started with Hadoop
Getting Started with Spark
Programming Internals of Scalding and Spark
Part II: Case studies using Hadoop, Scalding and Spark
Case Study I: Data Clustering using Scalding and Spark
Case Study II: Data Classification using Scalding and Spark
Case Study III: Regression Analysis using Scalding and Spark
Case Study IV: Recommender System using Scalding and Spark

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