MapReduce Design Patterns
Donald Miner
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Aggiungere al carrello2012. 1st Edition. Paperback. This handy guide brings together a unique collection of valuable MapReduce patterns that will save you time and effort regardless of the domain, language, or development framework you're using. Num Pages: 252 pages, Illustrations. BIC Classification: UM; UT. Category: (XV) Technical / Manuals. Dimension: 179 x 234 x 13. Weight in Grams: 442. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
Codice articolo V9781449327170
Until now, design patterns for the MapReduce framework have been scattered among various research papers, blogs, and books. This handy guide brings together a unique collection of valuable MapReduce patterns that will save you time and effort regardless of the domain, language, or development framework you're using.
Each pattern is explained in context, with pitfalls and caveats clearly identified to help you avoid common design mistakes when modeling your big data architecture. This book also provides a complete overview of MapReduce that explains its origins and implementations, and why design patterns are so important. All code examples are written for Hadoop.
"A clear exposition of MapReduce programs for common data processing patterns--this book is indespensible for anyone using Hadoop."
--Tom White, author of Hadoop: The Definitive Guide
Donald Miner serves as a Solutions Architect at EMC Greenplum, advising and helping customers implement and use Greenplum's big data systems. Prior to working with Greenplum, Dr. Miner architected several large-scale and mission-critical Hadoop deployments with the U.S. Government as a contractor. He is also involved in teaching, having previously instructed industry classes on Hadoop and a variety of artificial intelligence courses at the University of Maryland, BC. Dr. Miner received his PhD from the University of Maryland, BC in Computer Science, where he focused on Machine Learning and Multi-Agent Systems in his dissertation.
Adam Shook is a Software Engineer at ClearEdge IT Solutions, LLC, working with a number of big data technologies such as Hadoop, Accumulo, Pig, and ZooKeeper. Shook graduated with a B.S. in Computer Science from the University of Maryland Baltimore County (UMBC) and took a job building a new high-performance graphics engine for a game studio. Seeking new challenges, he enrolled in the graduate program at UMBC with a focus on distributed computing technologies. He quickly found development work as a U.S. government contractor on a large-scale Hadoop deployment. Shook is involved in developing and instructing training curriculum for both Hadoop and Pig. He spends what little free time he has working on side projects and playing video games.
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Conor Kenny
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