The book provides practical examples of programming Hadoop's data warehouse and query language (HiveQL) to summarize and analyze large datasets stored in Hadoop's distributed file systems. It covers topics such as installing and configuring Hadoop, creating tables and partitions, loading data into Hive, writing HiveQL queries, and optimizing performance. The book also discusses advanced topics such as joining and grouping data, performing statistical analysis, and integrating R scripts with Hive. The book is intended for developers, data analysts, and data scientists who need to move a relational database application to Hadoop. It assumes no prior knowledge of Hadoop or Hive and teaches readers how to use Hive's SQL dialect (HiveQL) to summarize and analyze large datasets stored in Hadoop's distributed file systems. Here is a detailed description of the plot: In the modern world, technology has become an integral part of human life, and it continues to evolve rapidly. With the advent of big data, traditional relational databases have become obsolete, and new technologies such as Hadoop have emerged to address the challenges of storing and analyzing large amounts of data.

В книге приведены практические примеры программирования хранилища данных Hadoop и языка запросов (HiveQL) для обобщения и анализа больших наборов данных, хранящихся в распределенных файловых системах Hadoop. В нем рассматриваются такие темы, как установка и настройка Hadoop, создание таблиц и разделов, загрузка данных в Hive, написание запросов HiveQL и оптимизация производительности. В книге также обсуждаются такие продвинутые темы, как объединение и группировка данных, выполнение статистического анализа и интеграция скриптов R с Hive. Книга предназначена для разработчиков, аналитиков данных и специалистов по анализу данных, которым необходимо перенести приложение реляционной базы данных в Hadoop. Он предполагает отсутствие предварительных знаний о Hadoop или Hive и учит читателей, как использовать диалект SQL Hive (HiveQL) для обобщения и анализа больших наборов данных, хранящихся в распределенных файловых системах Hadoop. Вот подробное описание сюжета: В современном мире технологии стали неотъемлемой частью человеческой жизни, и она продолжает стремительно развиваться. С появлением больших данных традиционные реляционные базы данных устарели, а для решения проблем хранения и анализа больших объемов данных появились новые технологии, такие как Hadoop.

livre fournit des exemples pratiques de la programmation de l'entrepôt de données Hadoop et du langage de requête (HiveQL) pour généraliser et analyser les grands ensembles de données stockés dans les systèmes de fichiers distribués Hadoop. Il traite de sujets tels que l'installation et la configuration de Hadoop, la création de tables et de sections, le chargement de données dans Hive, l'écriture de requêtes HiveQL et l'optimisation des performances. livre traite également de sujets avancés tels que la fusion et le regroupement des données, l'analyse statistique et l'intégration des scripts R avec Hive. livre est conçu pour les développeurs, les analystes de données et les analystes de données qui doivent migrer l'application de base de données relationnelle vers Hadoop. Il suggère un manque de connaissances préliminaires sur Hadoop ou Hive et enseigne aux lecteurs comment utiliser le dialecte SQL Hive (HiveQL) pour résumer et analyser les grands ensembles de données stockés dans les systèmes de fichiers distribués Hadoop. Voici une description détaillée de l'histoire : Dans le monde d'aujourd'hui, la technologie est devenue une partie intégrante de la vie humaine, et elle continue d'évoluer rapidement. Avec l'arrivée des grandes données, les bases de données relationnelles traditionnelles sont devenues obsolètes et de nouvelles technologies telles que Hadoop sont apparues pour résoudre les problèmes de stockage et d'analyse des grandes quantités de données.

libro ofrece ejemplos prácticos de programación del almacén de datos Hadoop y del lenguaje de consulta (HiveQL) para resumir y analizar grandes conjuntos de datos almacenados en sistemas de archivos Hadoop distribuidos. Aborda temas como la instalación y configuración de Hadoop, la creación de tablas y secciones, la carga de datos en Hive, la escritura de consultas HiveQL y la optimización del rendimiento. libro también aborda temas avanzados como la combinación y agrupación de datos, la realización de análisis estadísticos y la integración de scripts R con Hive. libro está dirigido a desarrolladores, analistas de datos y especialistas en análisis de datos que necesitan migrar una aplicación de base de datos relacional a Hadoop. Implica la falta de conocimiento previo sobre Hadoop o Hive y enseña a los lectores a usar el dialecto SQL Hive (HiveQL) para generalizar y analizar grandes conjuntos de datos almacenados en sistemas de archivos Hadoop distribuidos. He aquí una descripción detallada de la trama: En el mundo actual, la tecnología se ha convertido en una parte integral de la vida humana, y sigue evolucionando rápidamente. Con la llegada del big data, las bases de datos relacionales tradicionales han quedado obsoletas, y han surgido nuevas tecnologías como Hadoop para resolver los problemas de almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.

O livro traz exemplos práticos de programação de armazenamento de dados Hadoop e Linguagem de Consulta (HiveQL) para resumir e analisar grandes conjuntos de dados armazenados em sistemas de arquivos Hadoop distribuídos. Ele aborda temas como a instalação e configuração do Hadoop, a criação de tabelas e seções, o carregamento de dados em Hive, a escrita de solicitações de HiveQL e otimização de desempenho. O livro também aborda temas avançados como combinação e agrupamento de dados, análise estatística e integração de script R com Hive. O livro é para desenvolvedores, analistas de dados e especialistas em análise de dados que precisam transferir o aplicativo de banco de dados relacional para Hadoop. Ele sugere a falta de conhecimento prévio sobre Hadoop ou Hive e ensina aos leitores como usar o dialeto SQL Hive (HiveQL) para resumir e analisar grandes conjuntos de dados armazenados em sistemas de arquivos Hadoop distribuídos. Aqui está uma descrição detalhada da história: No mundo atual, a tecnologia tornou-se parte integrante da vida humana, e ela continua a evoluir rapidamente. Com o surgimento de grandes dados, os bancos de dados de relatoria tradicionais estão obsoletos e novas tecnologias como Hadoop estão disponíveis para resolver problemas de armazenamento e análise de grandes quantidades de dados.

Das Buch bietet praktische Beispiele für die Programmierung von Hadoop Data Warehouse und Query Language (HiveQL), um große Datensätze, die in verteilten Hadoop-Dateisystemen gespeichert sind, zusammenzufassen und zu analysieren. Es behandelt Themen wie die Installation und Konfiguration von Hadoop, das Erstellen von Tabellen und Partitionen, das Laden von Daten in Hive, das Schreiben von HiveQL-Abfragen und die Optimierung der istung. Das Buch diskutiert auch fortgeschrittene Themen wie das Kombinieren und Gruppieren von Daten, die Durchführung statistischer Analysen und die Integration von R-Skripten mit Hive. Das Buch richtet sich an Entwickler, Datenanalysten und Datenwissenschaftler, die eine relationale Datenbankanwendung auf Hadoop migrieren müssen. Es geht von einem Mangel an Vorkenntnissen über Hadoop oder Hive aus und lehrt die ser, wie sie den Hive SQL Dialekt (HiveQL) verwenden können, um große Datensätze zu verallgemeinern und zu analysieren, die in verteilten Hadoop-Dateisystemen gespeichert sind. Hier ist eine detaillierte Beschreibung der Handlung: In der modernen Welt ist Technologie zu einem integralen Bestandteil des menschlichen bens geworden und entwickelt sich weiterhin rasant. Mit dem Aufkommen von Big Data sind traditionelle relationale Datenbanken veraltet, und neue Technologien wie Hadoop sind entstanden, um die Probleme der Speicherung und Analyse großer Datenmengen zu lösen.

Książka zawiera praktyczne przykłady programowania Hadoop datastore i języka zapytań (Hz QL) do podsumowania i analizy dużych zbiorów danych przechowywanych w rozproszonych systemach plików Hadoop. Obejmuje on takie tematy, jak instalacja i konfiguracja Hadoop, tworzenie tabel i partycji, ładowanie danych do Hive, pisanie zapytań Hz QL i optymalizacja wydajności. Książka omawia również zaawansowane tematy, takie jak łączenie i grupowanie danych, przeprowadzanie analiz statystycznych oraz integracja skryptów R z Hive. Książka jest przeznaczona dla programistów, analityków danych i naukowców danych, którzy muszą migrować relacyjną aplikację bazy danych do Hadoop. Zakłada brak wcześniejszej wiedzy o Hadoop lub Hive i uczy czytelników, jak używać dialektu SQL Hive (HلQL) do podsumowania i analizy dużych zbiorów danych przechowywanych w rozproszonych systemach plików Hadoop. Oto szczegółowy opis fabuły: W współczesnym świecie technologia stała się integralną częścią ludzkiego życia i nadal szybko się rozwija. Wraz z pojawieniem się dużych danych tradycyjne relacyjne bazy danych stały się nieaktualne, a pojawiły się nowe technologie, takie jak Hadoop, aby rozwiązać problemy z przechowywaniem i analizą dużych ilości danych.

''

Kitap, dağıtılmış Hadoop dosya sistemlerinde depolanan büyük veri kümelerini özetlemek ve analiz etmek için Hadoop veri deposu ve sorgu dili (HiveQL) programlamasının pratik örneklerini sunmaktadır. Hadoop'u kurmak ve yapılandırmak, tablolar ve bölümler oluşturmak, Hive'a veri yüklemek, HiveQL sorguları yazmak ve performansı optimize etmek gibi konuları kapsar. Kitap ayrıca verileri birleştirmek ve gruplamak, istatistiksel analiz yapmak ve R komut dosyalarını Hive ile entegre etmek gibi ileri konuları da tartışıyor. Kitap, ilişkisel bir veritabanı uygulamasını Hadoop'a taşımak isteyen geliştiriciler, veri analistleri ve veri bilimcileri için tasarlanmıştır. Hadoop veya Hive hakkında önceden bilgi sahibi olmadığını varsayar ve okuyuculara dağıtılmış Hadoop dosya sistemlerinde depolanan büyük veri kümelerini özetlemek ve analiz etmek için SQL Hive lehçesini (HiveQL) nasıl kullanacaklarını öğretir. İşte arsanın ayrıntılı bir açıklaması: Modern dünyada, teknoloji insan hayatının ayrılmaz bir parçası haline geldi ve hızla gelişmeye devam ediyor. Büyük verilerin ortaya çıkmasıyla, geleneksel ilişkisel veritabanları eskimiş ve Hadoop gibi yeni teknolojiler büyük miktarda verinin depolanması ve analiz edilmesi sorunlarını çözmek için ortaya çıkmıştır.

يقدم الكتاب أمثلة عملية على برامج Hadoop datastore ولغة الاستعلام (HiveQL) لتلخيص وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة المخزنة على أنظمة ملفات Hadoop الموزعة. يغطي موضوعات مثل تثبيت وتكوين Hadoop، وإنشاء الجداول والفواصل، وتحميل البيانات في Hive، وكتابة استفسارات HiveQL، وتحسين الأداء. يناقش الكتاب أيضًا موضوعات متقدمة مثل الجمع بين البيانات وتجميعها، وإجراء التحليل الإحصائي، ودمج نصوص R مع Hive. الكتاب مخصص للمطورين ومحللي البيانات وعلماء البيانات الذين يحتاجون إلى نقل تطبيق قاعدة بيانات علائقية إلى Hadoop. لا يفترض أي معرفة مسبقة عن Hadoop أو Hive ويعلم القراء كيفية استخدام لهجة SQL Hive (HiveQL) لتلخيص وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة المخزنة على أنظمة ملفات Hadoop الموزعة. فيما يلي وصف مفصل للحبكة: في العالم الحديث، أصبحت التكنولوجيا جزءًا لا يتجزأ من حياة الإنسان، وتستمر في التطور بسرعة. مع ظهور البيانات الضخمة، أصبحت قواعد البيانات العلائقية التقليدية قديمة، وظهرت تقنيات جديدة مثل Hadoop لحل مشاكل تخزين وتحليل كميات كبيرة من البيانات.