Este libro explica cómo trabajan juntas las numerosas partes del ecosistema Hadoop y cómo se pueden utilizar para construir soluciones adaptadas a la empresa. Aprenderá cómo realizar el diseño de datos y su impacto en la implementación, al mismo tiempo que verá cómo funciona MapReduce y cómo reformular problemas concretos. Encontrará ejemplos detallados de código Java que puede utilizar, derivados de aplicaciones que han sido construidas e implantadas con éxito.HADOOP. SOLCION DE CONTENIDOSIntroducciónA quién va dirigido este libroContenidosEstructuraConvencionesCódigo fuente1. Big Data y el ecosistema HadoopBig Data y HadoopEl ecosistema HadoopComponentes principales de HadoopDistribuciones HadoopDesarrollo de aplicaciones de uso empresarial con HadoopResumen2. Almacenar datos en HadoopDescargas de código para este capítuloHDFSHBaseCombinar HDFS yHBase para el almacenamiento de datos efectivoApache AvroAdministrar metadatos con HCatalogSeleccionar una organización de datos de Hadoop adecuadaResumen3. Procesamiento de datos con MapReduceIntroducción a MapReduceLa primera aplicación MapReduceDiseñar implementaciones MapReduceResumen4. Personalizar la ejecución de MapReduceDescargas de código para este capítuloControlar la ejecución de MapReduce con InputFormatLeer datos con RecordReader personalizadosOrganizar datos de salida con formatos personalizadosEscribir datos con RecordReader personalizadoOptimizar la ejecución de MapReduce con un combinadorControlar la ejecución del reductor con particionadoresUtilizar código distinto de Java con HadoopResumen5. Construir aplicaciones fiables de MapReduceDescargas de código para este capítuloComprobación unitaria de aplicaciones de MapReduceComprobación de aplicaciones locales con EclipseUtilizar el registro para la comprobación de HadoopInformes de métricas con contadores de trabajoProgramación defensiva en MapReduceResumen6. Automatizar el procesamiento de datos con OozieIntroducción a OozieWorkflowCoordinator de OozieBundle de OozieParametrización de Oozie con lenguaje de expresionesModelo de ejecución de trabajos de OozieAcceder a OozieSLA de OozieResumen7. OozieDescargas de código para este capítuloValidar información sobre lugares utilizando probesDiseñar validación de lugares basada en probesDiseñar Workflows de OozieImplementar aplicaciones Workflow de OozieImplementar actividades WorkflowImplementar aplicaciones Coordinator de OozieImplementar aplicaciones Bundle de OozieDesplegar, comprobar y analizar las aplicaciones de OozieUtilizar la consola de Oozie para obtener información sobre aplicaciones OozieResumen8. Herramientas avanzadas de OozieDescargas de código para este capítuloConstruir acciones Workflow de Oozie personalizadasAñadir ejecución dinámica a los Workflows de OozieUtilizar el API Java de OozieUtilizar uber jars con aplicaciones OozieTransportador para la incorporación de datosResumen9. Hadoop en tiempo realDescargas de código para este capítuloAplicaciones en tiempo real en el mundo realUtilizar HBase para implementar aplicaciones en tiempo realUtilizar sistemas de consultas especializados de tiempo real en HadoopUtilizar sistemas de procesamiento de eventos basados en HadoopResumen10. La seguridad en HadoopHistoria breve: comprender los retos de seguridad en HadoopAutentificaciónAutorizaciónAutentificación y autorización de OozieEncriptación de redMejoras de seguridad con Project RhinoRecopilación. Buenas prácticas para proteger HadoopResumen11. Ejecutar aplicaciones de Hadoop en AWSDescargas de código para este capítuloIntroducción a AWSOpciones para ejecutar Hadoop en AWSComprender la relación entre EMR y HadoopUtilizar S3 de AWSAutomatizar la ejecución y la creación de un flujo de trabajo EMROrganizar ejecución de trabajos en EMRResumen12. Construir soluciones de seguridad empresarial para las implementaciones de HadoopPreocupaciones de seguridad para las aplicaciones de empresaElementos que la seguridad de Hadoop no proporciona de manera nativa para las aplicaciones de empresaEnfoques para las aplicaciones de seguridad en la empresa con HadoopResumen13. El futuro de HadoopSimplificar la programación de MapReduce con DSLProcesamiento más rápido y ampliableMejoras de seguridadTendencias emergentesResumenApéndice. Lecturas recomendadasAlmacenamiento y acceso de los datos de HadoopMapReduceOozieHadoop en tiempo realAWSDSL de Hadoop&n alfabético