Optimizing Hadoop for MapReduce
Lingua: inglese
Editore: Packt Publishing Limited, GB, 2023
- Brossura
- Nuovo

Da: Rarewaves.com UK, London, Regno UnitoRarewaves.com UK
Venditore AbeBooks dal 11 giugno 2025
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Key FeaturesBook DescriptionThis book is an example-based tutorial that deals with Optimizing Hadoop for MapReduce job performance. If you are a Hadoop administrator, developer, MapReduce user, or beginner, this book is the best choice available if you wish to optimize your clusters and applications. Having prior knowledge of creating MapReduce applications is not necessary, but will help you better understand the concepts and snippets of MapReduce class template code.What you will learnWho this book is for.
Codice articolo LU-9781783285655
- Titolo
- Optimizing Hadoop for MapReduce
- Autore
- Khaled Tannir
- Editore
- Packt Publishing Limited, GB
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Digital
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1783285656
- ISBN 13
- 9781783285655
- Dimensioni
- 19.69 x 1.27 x 23.5 cm
This book introduces you to advanced MapReduce concepts and teaches you everything from identifying the factors that affect MapReduce job performance to tuning the MapReduce configuration. Based on real-world experience, this book will help you to fully utilize your cluster s node resources to run MapReduce jobs optimally.
This book details the Hadoop MapReduce job performance optimization process. Through a number of clear and practical steps, it will help you to fully utilize your cluster s node resources.
Starting with how MapReduce works and the factors that affect MapReduce performance, you will be given an overview of Hadoop metrics and several performance monitoring tools. Further on, you will explore performance counters that help you identify resource bottlenecks, check cluster health, and size your Hadoop cluster. You will also learn about optimizing map and reduce tasks by using Combiners and compression.
The book ends with best practices and recommendations on how to use your Hadoop cluster optimally.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
He is a Microsoft Certified Solution Developer (MCSD) and has more than twenty years of technical experience leading the development, implementation of software solutions and giving technical presentations. He works as an independent IT Consultant and has worked as an infrastructure engineer, senior developer, and enterprise / solution architect for many companies in France and Canada.
With a very significant experience in Microsoft .Net/Servers and Oracle Java technologies, he has extensive skills in online/offline applications design, system conversions and multi-language applications in both industries Internet and Desktops. He is always researching new technologies, learns about them and looking for new adventures between France, North America and the Middle-east area. He owns an IT and electronics laboratory with many servers, monitors, open electronics board such Arduino, Netduino, RaspBerry Pi, .Net Gadgeteer and some Smartphone devices based on Windows Phone, Android and iOS operating systems.
In 2012 he contributes to the EGC 2012 (International Complex Data Mining forum at Bordeaux University - France) and presented, in a workshop session, his work about How to optimize data distribution in a cloud computing environment . This work aims to define an approach to optimize using of Data Mining algorithms such as k-means and Apriori in a cloud computing environment. He is the author of the RavenDB 2.x Beginner s Guide book (Packt Publishing) and is a technical reviewer for the Pentaho+MongoDB transformation & reporting book(Packt Publishing) He aims to get a PhD in Cloud Computing, Big Data and wants to learn more and more about these technologies.
He enjoys taking landscape and night photos, travelling, playing video games, creating funny electronics gadgets with Arduino /.Net Gadgeteer and of course spending time with his wife and family.
You can reach him at: contact@khaledtannir.net
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