Book Description: Big Data Computing: Advances in Technologies, Methodologies, and Applications In today's digital age, the amount of data being generated is staggering. With the rise of the Internet of Things (IoT), social media, and other sources of structured and unstructured data, organizations are faced with the challenge of managing and analyzing large volumes of data to gain insights and make informed decisions. Big data computing has emerged as a critical tool for businesses, governments, and academia to process and analyze this vast amount of data. This book provides an in-depth understanding of recent advances in big data computing technologies, methodologies, and applications, including the latest developments in big data computing models, applications, and their practical uses. The book begins by introducing the basics of big data computing, including the concept of distributed computing, the Hadoop ecosystem, and the YARN architecture. It then delves into the various big data computing models, such as Apache Hadoop MapReduce, Hive, Pig, Mahout, and in-memory storage systems, as well as NoSQL databases and big data streaming services like Apache Spark, Kafka, and more.

Вычисления с использованием больших данных: достижения в области технологий, методологий и приложений В современную цифровую эпоху объем генерируемых данных ошеломляет. С развитием Интернета вещей, социальных сетей и других источников структурированных и неструктурированных данных организации сталкиваются с проблемой управления и анализа больших объемов данных для получения аналитической информации и принятия обоснованных решений. Вычисления с использованием больших данных стали критически важным инструментом для компаний, правительств и научных кругов для обработки и анализа этих огромных объемов данных. В этой книге представлено глубокое понимание последних достижений в области вычислительных технологий, методологий и приложений для больших данных, включая последние разработки в области вычислительных моделей больших данных, приложений и их практического использования. Книга начинается с ознакомления с основами вычислений больших данных, включая концепцию распределенных вычислений, экосистему Hadoop и архитектуру YARN. Затем он углубляется в различные модели вычислений с большими данными, такие как Apache Hadoop MapReduce, Hive, Pig, Mahout и системы хранения в памяти, а также базы данных NoSQL и потоковые сервисы больших данных, такие как Apache Spark, Kafka и другие.

Big Data Computing : progrès technologiques, méthodologies et applications À l'ère numérique actuelle, le volume de données générées est impressionnant. Avec le développement de l'Internet des objets, des réseaux sociaux et d'autres sources de données structurées et non structurées, les entreprises sont confrontées au défi de gérer et d'analyser de grandes quantités de données pour obtenir des informations analytiques et prendre des décisions éclairées. L'informatique Big Data est devenue un outil essentiel pour les entreprises, les gouvernements et les universités pour traiter et analyser ces énormes quantités de données. Ce livre présente une compréhension approfondie des dernières avancées dans les technologies informatiques, les méthodologies et les applications de Big Data, y compris les derniers développements dans les modèles informatiques de Big Data, les applications et leur utilisation pratique. livre commence par une introduction aux bases du calcul Big Data, y compris le concept de calcul distribué, l'écosystème Hadoop et l'architecture YARN. Il s'oriente ensuite vers différents modèles de calcul Big Data tels que Apache Hadoop MapReduce, Hive, Pig, Mahout et les systèmes de stockage en mémoire, ainsi que les bases de données NoSQL et les services de streaming Big Data tels que Apache Spark, Kafka et d'autres.

Computación con big data: avances en tecnología, metodologías y aplicaciones En la era digital actual, la cantidad de datos generados es abrumadora. Con el desarrollo de IoT, redes sociales y otras fuentes de datos estructuradas y no estructuradas, las organizaciones enfrentan el reto de administrar y analizar grandes cantidades de datos para obtener información analítica y tomar decisiones informadas. La computación con big data se ha convertido en una herramienta crítica para que las empresas, los gobiernos y el mundo académico procesen y analicen estas enormes cantidades de datos. Este libro presenta un profundo conocimiento de los últimos avances en tecnología computacional, metodologías y aplicaciones de big data, incluyendo los últimos desarrollos en modelos computacionales de big data, aplicaciones y su uso práctico. libro comienza con una introducción a los fundamentos de la computación de big data, incluyendo el concepto de computación distribuida, el ecosistema Hadoop y la arquitectura YARN. Luego se profundiza en diferentes modelos de computación con big data como Apache Hadoop MapReduce, Hive, Pig, Mahout y sistemas de almacenamiento en memoria, así como bases de datos NoSQL y servicios de streaming de big data como Apache Spark, Kafka, entre otros.

Computação com grandes dados: avanços em tecnologias, metodologias e aplicações Na era digital moderna, a quantidade de dados gerados é surpreendente. Com o desenvolvimento da Internet das Coisas, redes sociais e outras fontes de dados estruturados e não estruturados, as organizações enfrentam o desafio de gerenciar e analisar grandes quantidades de dados para obter informações analíticas e tomar decisões razoáveis. A computação com grandes dados tornou-se uma ferramenta crucial para empresas, governos e cientistas processarem e analisarem essas enormes quantidades de dados. Este livro apresenta uma profunda compreensão dos avanços recentes em computação, metodologias e aplicativos de big data, incluindo os últimos desenvolvimentos em modelos computacionais de big data, aplicativos e uso prático. O livro começa com os fundamentos da computação de grandes dados, incluindo o conceito de computação distribuída, o ecossistema Hadoop e a arquitetura YARN. Em seguida, ele é aprofundado em vários modelos de computação com grandes dados, tais como Apache Hadoop MapReduce, Hive, Pig, Mahout e sistemas de armazenamento em memória, assim como bancos de dados NoSQL e serviços de streaming de big data, tais como Apache Spark, Kafka, entre outros.

Elaborazione su grandi volumi: i progressi in tecnologia, metodologie e applicazioni Nell'era digitale attuale, la quantità di dati generati è impressionante. Con l'evoluzione di Internet delle cose, dei social network e di altre fonti di dati strutturati e non strutturati, le organizzazioni devono affrontare il problema della gestione e dell'analisi di grandi quantità di dati per ottenere informazioni analitiche e prendere decisioni ragionevoli. Il calcolo con i big data è stato uno strumento cruciale per le aziende, i governi e il mondo scientifico per elaborare e analizzare queste enormi quantità di dati. Questo libro offre una profonda comprensione degli ultimi progressi nel settore dell'elaborazione, delle metodologie e delle applicazioni per i big data, inclusi gli ultimi sviluppi nel settore dei modelli di elaborazione dei big data, delle applicazioni e del loro utilizzo pratico. Il libro inizia con la conoscenza delle basi dei big data computing, tra cui il concetto di elaborazione distribuita, l'ecosistema Hadoop e l'architettura YARN. Poi si approfondisce in diversi modelli di calcolo con grandi dati, come Apache Hadoop , Hive, Pig, Mahout e sistemi di storage in memoria, e database e servizi di thread dei big data come Apache Spark, Kafka e altri.

Big Data Computing: Fortschritte bei Technologie, Methoden und Anwendungen Im heutigen digitalen Zeitalter ist die Menge der erzeugten Daten überwältigend. Mit der Entwicklung des Internets der Dinge, sozialer Netzwerke und anderer Quellen für strukturierte und unstrukturierte Daten stehen Unternehmen vor der Herausforderung, große Datenmengen zu verwalten und zu analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Big Data Computing ist zu einem kritischen Werkzeug für Unternehmen, Regierungen und die Wissenschaft geworden, um diese riesigen Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren. Dieses Buch bietet einen tiefen Einblick in die neuesten Fortschritte in der Computertechnologie, Methoden und Anwendungen für Big Data, einschließlich der neuesten Entwicklungen in der Big-Data-Rechenmodelle, Anwendungen und deren praktische Anwendung. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des Big Data Computing, einschließlich des Konzepts des Distributed Computing, des Hadoop-Ökosystems und der YARN-Architektur. Dann vertieft er sich in verschiedene Big-Data-Berechnungsmodelle wie Apache Hadoop MapReduce, Hive, Pig, Mahout und In-Memory-Speichersysteme sowie NoSQL-Datenbanken und Big-Data-Streaming-Dienste wie Apache Spark, Kafka und andere.

Big Data Computing: Postęp w dziedzinie technologii, metodologii i zastosowań W dzisiejszym erze cyfrowej ilość generowanych danych jest oszałamiająca. Wraz z powstaniem Internetu Rzeczy, mediów społecznościowych i innych źródeł danych ustrukturyzowanych i niestrukturyzowanych, organizacje stoją przed wyzwaniem zarządzania i analizowania dużych ilości danych do wglądu i świadomego podejmowania decyzji. Przetwarzanie dużych danych stało się kluczowym narzędziem dla firm, rządów i środowiska akademickiego do przetwarzania i analizy tych ogromnych ilości danych. Książka ta zawiera dogłębne zrozumienie najnowszych osiągnięć w zakresie technologii obliczeniowych, metodologii i zastosowań dużych danych, w tym najnowszych osiągnięć w modelach, aplikacjach i ich praktycznych zastosowaniach. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia podstaw przetwarzania dużych danych, w tym koncepcji rozproszonego przetwarzania, ekosystemu Hadoop i architektury YARN. Następnie zagłębia się w różne duże modele przetwarzania danych, takie jak Apache Hadoop MapReduce, Hive, Pig, Mahout i systemy pamięci, a także bazy danych NoSQL i usługi strumieniowe dużych danych, takie jak Apache Spark, Kafka i inne.

Big Data Computing: Advances in Technology, Methodologies, and Applications בעידן הדיגיטלי של ימינו, כמות הנתונים שנוצרו מדהימה. עם עליית האינטרנט של דברים, מדיה חברתית ומקורות אחרים של נתונים מובנים ולא מובנים, ניצבים הארגונים בפני האתגר של ניהול וניתוח כמויות גדולות של נתונים עבור תובנות וקבלת החלטות מושכלות. מחשוב נתונים גדול הפך לכלי קריטי עבור חברות, ממשלות ואקדמיה לעבד ולנתח כמויות עצומות אלה של נתונים. ספר זה מספק הבנה מעמיקה של ההתקדמות האחרונה בטכנולוגיות מחשוב, מתודולוגיות ויישומי מידע גדולים, כולל פיתוחים עדכניים במודלים גדולים של מחשוב נתונים, יישומים ושימושיהם המעשיים. הספר מתחיל בהצגת היסודות של מחשוב נתונים גדול, כולל מושג המחשוב המבוזר, המערכת האקולוגית Hadoop, וארכיטקטורת YARN. לאחר מכן הוא מתעמק במודלים שונים של מחשוב נתונים, כגון Apache Hadoop MapReduct, Hive, Pig, Mahout ומערכות אחסון זיכרון, כמו גם מסדי נתונים של NOSQL ושירותי הזרמת נתונים גדולים כגון Apache Spark, Kafka ועוד.''

Büyük Veri Hesaplama: Teknolojideki Gelişmeler, Metodolojiler ve Uygulamalar Günümüz dijital çağında, üretilen veri miktarı şaşırtıcıdır. Nesnelerin İnterneti'nin, sosyal medyanın ve diğer yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kaynaklarının yükselişiyle birlikte, kuruluşlar, içgörüler ve bilinçli karar verme için büyük miktarda veriyi yönetme ve analiz etme zorluğuyla karşı karşıyadır. Büyük veri hesaplama, şirketler, hükümetler ve akademi için bu büyük miktarda veriyi işlemek ve analiz etmek için kritik bir araç haline geldi. Bu kitap, büyük veri hesaplama modelleri, uygulamaları ve pratik kullanımlarındaki son gelişmeler de dahil olmak üzere, bilgi işlem teknolojileri, metodolojiler ve büyük veri uygulamalarındaki son gelişmelerin derinlemesine anlaşılmasını sağlar. Kitap, dağıtılmış hesaplama kavramı, Hadoop ekosistemi ve YARN mimarisi de dahil olmak üzere büyük veri hesaplamasının temellerini tanıtarak başlıyor. Daha sonra Apache Hadoop MapReduce, Hive, Pig, Mahout ve bellek içi depolama sistemlerinin yanı sıra NoSQL veritabanları ve Apache Spark, Kafka ve diğerleri gibi büyük veri akışı hizmetleri gibi çeşitli büyük veri hesaplama modellerine girer.

حوسبة البيانات الضخمة: التقدم في التكنولوجيا والمنهجيات والتطبيقات في العصر الرقمي اليوم، فإن كمية البيانات التي تم إنشاؤها مذهلة. مع ظهور إنترنت الأشياء ووسائل التواصل الاجتماعي وغيرها من مصادر البيانات المنظمة وغير المنظمة، تواجه المؤسسات التحدي المتمثل في إدارة وتحليل كميات كبيرة من البيانات من أجل الرؤى وصنع القرار المستنير. أصبحت حوسبة البيانات الضخمة أداة مهمة للشركات والحكومات والأوساط الأكاديمية لمعالجة وتحليل هذه الكميات الهائلة من البيانات. يقدم هذا الكتاب فهمًا متعمقًا للتطورات الحديثة في تقنيات الحوسبة والمنهجيات وتطبيقات البيانات الضخمة، بما في ذلك التطورات الأخيرة في نماذج حوسبة البيانات الضخمة والتطبيقات واستخداماتها العملية. يبدأ الكتاب بتقديم أساسيات حوسبة البيانات الضخمة، بما في ذلك مفهوم الحوسبة الموزعة، ونظام هادوب البيئي، وهندسة YARN. ثم يتعمق في العديد من نماذج حوسبة البيانات الضخمة مثل Apache Hadoop MapReduce و Hive و Pig و Mahout وأنظمة التخزين داخل الذاكرة، بالإضافة إلى قواعد بيانات NoSQL وخدمات بث البيانات الضخمة مثل Apache Spark و Kafka وغيرها.

빅 데이터 컴퓨팅: 기술, 방법론 및 응용 분야의 발전 오늘날의 디지털 시대에 생성 된 데이터의 양은 엄청납니다. 사물 인터넷, 소셜 미디어 및 기타 구조화되고 구조화되지 않은 데이터 소스가 등장함에 따라 조직은 통찰력과 정보에 입각 한 의사 결정을 위해 대량의 데이터를 관리하고 분석해야하는 문제에 직면 해 있습니다. 빅 데이터 컴퓨팅은 회사, 정부 및 학계가 이러한 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석하는 데 중요한 도구가되었습니다. 이 책은 빅 데이터 컴퓨팅 모델, 응용 프로그램 및 실제 용도의 최근 개발을 포함하여 컴퓨팅 기술, 방법론 및 빅 데이터 응용 프로그램의 최근 발전에 대한 심층적 인 이해를 제공합니다. 이 책은 분산 컴퓨팅, Hadoop 생태계 및 YARN 아키텍처의 개념을 포함하여 빅 데이터 컴퓨팅의 기본 사항을 소개하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 Apache Hadoop MapReduce, Hive, Pig, Mahout 및 인 메모리 스토리지 시스템과 같은 다양한 빅 데이터 컴퓨팅 모델과 NoSQL 데이터베이스 및 Apache Spark, Kafka 등의 빅 데이터 스트리밍 서비스를 탐색합니다.

ビッグデータコンピューティング：テクノロジー、方法論、およびアプリケーションの進歩今日のデジタル時代において、生成されるデータ量は驚異的です。Internet of Things、ソーシャルメディア、および構造化された非構造化データの他のソースの台頭により、組織はインサイトや情報に基づいた意思決定のために大量のデータを管理および分析するという課題に直面しています。ビッグデータコンピューティングは、企業、政府、学界がこれらの膨大な量のデータを処理および分析するための重要なツールとなっています。本書では、近のビッグデータコンピューティングモデル、アプリケーション、その実用化など、コンピューティング技術、方法論、ビッグデータアプリケーションの進歩について深く理解しています。まずは、分散コンピューティング、Hadoopエコシステム、YARNアーキテクチャなど、ビッグデータコンピューティングの基本を紹介します。その後、Apache Hadoop MapReduce、 Hive、 Pig、 Mahout、インメモリストレージシステム、NoSQLデータベース、Apache Spark、 Kafkaなどのビッグデータストリーミングサービスなどのさまざまなビッグデータコンピューティングモデルを掘り下げます。

大數據計算：技術、方法和應用方面的進步在現代數字時代，產生的數據量驚人。隨著物聯網，社交網絡和其他結構化和非結構化數據來源的發展，組織面臨著管理和分析大量數據以獲取分析信息和做出明智決策的挑戰。大數據計算已成為公司，政府和學術界處理和分析大量數據的關鍵工具。本書深入了解了大數據計算技術，方法和應用程序的最新發展，包括大數據計算模型，應用程序及其實際用途的最新發展。本書首先介紹了大數據計算的基本知識，包括分布式計算概念，Hadoop生態系統和YARN體系結構。然後，他深入研究了各種大數據計算模型，例如Apache Hadoop MapReduce，Hive，Pig，Mahout和內存存儲系統，以及NoSQL數據庫和大數據流服務，例如Apache Spark，Kafka等。