Apache Oozie Essentials
Singh, Jagat Jasjit
Vendu par California Books, Miami, FL, Etats-Unis
Vendeur AbeBooks depuis 27 octobre 2023
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Etat : Neuf
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Ajouter au panierN° de réf. du vendeur I-9781785880384
Unleash the power of Apache Oozie to create and manage your big data and machine learning pipelines in one go
About This BookIf you are an expert Hadoop user who wants to use Apache Oozie to handle workflows efficiently, this book is for you. This book will be handy to anyone who is familiar with the basics of Hadoop and wants to automate data and machine learning pipelines.
What You Will LearnAs more and more organizations are discovering the use of big data analytics, interest in platforms that provide storage, computation, and analytic capabilities is booming exponentially. This calls for data management. Hadoop caters to this need. Oozie fulfils this necessity for a scheduler for a Hadoop job by acting as a cron to better analyze data.
Apache Oozie Essentials starts off with the basics right from installing and configuring Oozie from source code on your Hadoop cluster to managing your complex clusters. You will learn how to create data ingestion and machine learning workflows.
This book is sprinkled with the examples and exercises to help you take your big data learning to the next level. You will discover how to write workflows to run your MapReduce, Pig, Hive, and Sqoop scripts and schedule them to run at a specific time or for a specific business requirement using a coordinator. This book has engaging real-life exercises and examples to get you in the thick of things. Lastly, you'll get a grip of how to embed Spark jobs, which can be used to run your machine learning models on Hadoop.
By the end of the book, you will have a good knowledge of Apache Oozie. You will be capable of using Oozie to handle large Hadoop workflows and even improve the availability of your Hadoop environment.
Style and approachThis book is a hands-on guide that explains Oozie using real-world examples. Each chapter is blended beautifully with fundamental concepts sprinkled in-between case study solution algorithms and topped off with self-learning exercises.
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