1. Hadoop Na Prática
Hadoop na prática torna minha lista para Big Data, porque não é necessariamente apenas um manual Hadoop que explica os prós e contras do Hadoop-é mais um guia para alguém nas trincheiras. O livro é um manual de referência menos técnico do que é uma lista de técnicas, problemas e soluções, algo que pode beneficiar alguém que está no final sua sagacidade tentando lidar com LZO compressão ou serialização.
Fraqueza-se apenas o livro que pode ser chamado assim, é que você de fato conseguir o que diz na lata. Isto não é para um iniciante em qualquer um dos assuntos abordados, você deverá saber um pouco de programação, e uma boa dose de Hadoop, incluindo como fazê-lo funcionar. Este não é um livro de aprendizagem no sentido tradicional, é um volume de how-tos e de resolução de problemas, algo que pode ser extremamente útil quando você precisa para aprender alguma coisa e fazê-lo o mais rápido possível! Definitivamente vale a pena ter para quem atualmente imerso em um ambiente de dados grande com Hadoop.
Amazon: http://www.amazon.com/Hadoop-Practice-Alex-Holmes/dp/1617290238/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1359503813&sr=8-1&keywords=Hadoop+NoSQL
2. MapReduce Design Patterns: Construindo algoritmos eficientes e Analytics para Hadoop e outros sistemas
No outro lado do nosso primeiro livro, Mineiro e balançou de Design Patterns MapReduce é um pouco mais de um texto denso. Ele foi projetado para ajudar você a entender como modelar padrões de MapReduce-Design Algo útil considerando que essas coisas podem ser difíceis de encontrar fora de uma sala de aula ou aleatórios blogs técnicos. Mineiro e Shook entrar em idéias e teorias mais gerais, enquanto eles explicam a padrões, cada padrão é contextualizada, e que oferecem uma boa quantidade de armadilhas e erros, para evitar que você modelar a sua arquitetura de dados.
O livro é projetado para ser pouco mais genérica, tanto quanto línguas ir, e assim você não vai obter o máximo benefício prático imediato do livro como você pode a partir de alguns outros. Onde o excelente livro, no entanto, é para você ficar pronto para a concepção de modelos grandes de dados: nesse caso, é um investimento futuro em vez de uma solução imediata. Definitivamente vale a pena comprar para quem quer melhorar o seu conhecimento sobre dados grandes estruturas, mesmo se não é, necessariamente, o Hadoop!
Amazon: http://www.amazon.com/MapReduce-Design-Patterns-Effective-Algorithms/dp/1449327176/ref=pd_bxgy_b_text_z
3. Hadoop: The Definitive Guide
Este ainda é um dos melhores livros sobre o Hadoop em impressão no guia do Branco momento, Tom é abrangente na máxima: vai todo o caminho desde o Hadoop é a de análises em profundidade de características Hadoop do núcleo e funções-ele ainda tem um grande quantidade de filosofia de design, algo que muitas vezes é negligenciado ou empurrado em um livro separado inteiramente. Branco mostra não só como algo funciona, mas por que ela faz tão bem, um método de ensino de valor inestimável.
Temos mais cobertura em profundidade do livro aqui ( http://www.learncomputer.com/hadoop-the-definitive-guide/ ), mas ele precisa estar em nossa lista top 5 também: tomo excelente Tom White é inestimável para quem quer entrar no Hadoop e aprender como aplicá-la para o seu problema de dados própria grande no escritório!
Amazon: http://www.amazon.com/Hadoop-Definitive-Guide-Tom-White/dp/1449311520/ref=sr_1_2?ie=UTF8&qid=1359504970&sr=8-2&keywords=Hadoop+in+Practice
4. HBase: O Guia Definitivo
HBase é frequentemente mencionada no mesmo fôlego como Hadoop, sendo o banco de dados que complementa muito ordenadamente sistema de arquivos distribuídos de Hadoop. HBase é não-relacional, e NoSQL foi na boca de quase todos os executivos de TI nos últimos anos, devido à escalabilidade e custo-efetividade. Lars George faz um ótimo trabalho de dar detalhes sobre o HBase ao mesmo tempo, ensinar-lhe como integrá-lo com MapReduce para grandes cenários de implantação grandes de dados.
Como o Guia Definitivo Hadoop, o Guia Definitivo HBase não faz rodeios: é uma leitura essencial para quem quer criar e implementar uma configuração do Hadoop / HBase em um ambiente de produção. O único ponto fraco do livro tem é que ele é um pouco seco, mas em Lealdade é difícil apresentar o material tal assunto denso em um isqueiro forma: se você está simplesmente no mercado para um banco de dados não-relacional ou estão buscando implementar algo como mais cedo possível, o livro de Lars George vai fazer uma grande dose de bom!
Amazon: http://www.amazon.com/HBase-Definitive-Guide-Lars-George/dp/1449396100/ref=sr_1_5?ie=UTF8&qid=1359507459&sr=8-5&keywords=Hadoop+big+data
5. Big Data: princípios e melhores práticas de soluções escaláveis de sistemas de tempo real de dados
Livro Marz e Warren é bastante interessante, e não menos importante de todos, porque Marz foi um dos três engenheiros originais subjacentes BackType Twitter motor de busca no "Big Data" Marz e Warren tomar um olhar duro em princípios práticos para trás atrás de projetar e implementar verdadeiramente escalável tempo sistemas de dados. Em particular, eles fazem o seu melhor para ensinar um método de projeto que eles chamam de "Arquitetura Lambda", um dos primeiros princípios abordagem para o problema de escalabilidade que oferece insights interessantes sobre a forma como Big Data deve ser combatida.
De todos os livros desta lista, Big Data é talvez o mais teórica, mas também poderia ser o mais útil. Marz e Warren não entrar em detalhes demais quando se trata de sistema de arquivos, banco de dados ou de linguagem, que pode não ser o que algumas pessoas estão procurando ou precisa, mas eles entrar nos princípios que você deve considerar ao escolher suas ferramentas e implementação de seu sistema uma lição inestimável para qualquer um aprender antes de começar um projeto de dados grande.
Amazon: http://www.amazon.com/Big-Data-Principles-practices-scalable/dp/1617290343/ref=sr_1_15?ie=UTF8&qid=1359507459&sr=8-15&keywords=Hadoop+big+data
Conclusão
Big Data está se tornando algo que muitas empresas estão exigindo: como conjuntos de dados e pontos de crescer para terabytes ou mesmo petabytes de tamanho, estruturas sofisticadas são necessárias para ser capaz de lidar com eles e processá-los de forma eficaz. Não fique de fora do laço quando vem a esta parte de rápido crescimento da área de TI, pegar alguns desses livros e educar-se hoje!
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