9781484223369 - beginning apache pig: big data processing made easy di vaddeman, balaswamy (21 risultati)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Beginning Apache Pig | Big Data Processing Made Easy | Balaswamy Vaddeman | Taschenbuch | xxiii | Englisch | 2016 | Apress | EAN 9781484223369 | Verantwortliche Person für die EU: APress in Springer Science + Business Media, Heidelberger Platz 3, 14197 Berlin, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]co…m | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Learn to use Apache Pig to develop lightweight big data applications easily and quickly. This book shows you many optimization techniques and covers every context where Pig is used in big data analytics.Beginning Apache Pigshows yo…u how Pig is easy to learn and requires relatively little time to develop big data applications.The book is divided into four parts: the complete features of Apache Pig; integration with other tools; how to solve complex business problems; and optimization of tools.You'll discover topics such as MapReduce and why it cannot meet every business need; the features of Pig Latin such as data types for each load, store, joins, groups, and ordering; how Pig workflows can be created; submitting Pig jobs using Hue; and working with Oozie. You'll also see how to extend the framework by writing UDFs and custom load, store, and filter functions. Finally you'll cover different optimization techniques such as gathering statistics about a Pig script, joining strategies, parallelism, and the role of data formats in good performance.What You Will Learn- Use all the features of Apache Pig- Integrate Apache Pig with other tools- Extend Apache Pig- Optimize Pig Latin code- Solve different use cases for Pig LatinWho This Book Is ForAll levels of IT professionals: architects, big data enthusiasts, engineers, developers, and big data administrators 300 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -You'll discover topics such as MapReduce and why it cannot meet every business need; the features of Pig Latin such as data types for each load, store, joins, groups, and ordering; how Pig workflows can be created; submitting Pig jobs…using Hue; and working with Oozie. You'll also see how to extend the framework by writing UDFs and custom load, store, and filter functions. Finally you'll cover different optimization techniques such asgathering statistics about a Pig script, joining strategies, parallelism, and the role of data formats in good performance.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 300 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Learn to use Apache Pig to develop lightweight big data applications easily and quickly. This book shows you many optimization techniques and covers every context where Pig is used in big data analytics.Beginning Apache Pigshows you how… Pig is easy to learn and requires relatively little time to develop big data applications.The book is divided into four parts: the complete features of Apache Pig; integration with other tools; how to solve complex business problems; and optimization of tools.You'll discover topics such as MapReduce and why it cannot meet every business need; the features of Pig Latin such as data types for each load, store, joins, groups, and ordering; how Pig workflows can be created; submitting Pig jobs using Hue; and working with Oozie. You'll also see how to extend the framework by writing UDFs and custom load, store, and filter functions. Finally you'll cover different optimization techniques such asgathering statistics about a Pig script, joining strategies, parallelism, and the role of data formats in good performance.What You Will Learn- Use all the features of Apache Pig- Integrate Apache Pig with other tools- Extend Apache Pig- Optimize Pig Latin code- Solve different use cases for Pig LatinWho This Book Is ForAll levels of IT professionals: architects, big data enthusiasts, engineers, developers, and big data administrators.
