Big Data Analysis with Python. Combine Spark and Python to unlock the powers of parallel computing and machine learning

Ivan Marin, Ankit Shukla, Sarang VK

Processing big data in real time is challenging due to scalability, information inconsistency, and fault tolerance. Big Data Analysis with Python teaches you how to use tools that can control this data avalanche for you. With this book, you'll learn practical techniques to aggregate data into useful dimensions for posterior analysis, extract statistical measurements, and transform datasets into features for other systems.The book begins with an introduction to data manipulation in Python using pandas. You'll then get familiar with statistical analysis and plotting techniques. With multiple hands-on activities in store, you'll be able to analyze data that is distributed on several computers by using Dask. As you progress, you'll study how to aggregate data for plots when the entire data cannot be accommodated in memory. You'll also explore Hadoop (HDFS and YARN), which will help you tackle larger datasets. The book also covers Spark and explains how it interacts with other tools.By the end of this book, you'll be able to bootstrap your own Python environment, process large files, and manipulate data to generate statistics, metrics, and graphs.

Big Data Analytics. Real time analytics using Apache Spark and Hadoop

Venkat Ankam

Big Data Analytics book aims at providing the fundamentals of Apache Spark and Hadoop. All Spark components – Spark Core, Spark SQL, DataFrames, Data sets, Conventional Streaming, Structured Streaming, MLlib, Graphx and Hadoop core components – HDFS, MapReduce and Yarn are explored in greater depth with implementation examples on Spark + Hadoop clusters. It is moving away from MapReduce to Spark. So, advantages of Spark over MapReduce are explained at great depth to reap benefits of in-memory speeds. DataFrames API, Data Sources API and new Data set API are explained for building Big Data analytical applications. Real-time data analytics using Spark Streaming with Apache Kafka and HBase is covered to help building streaming applications. New Structured streaming concept is explained with an IOT (Internet of Things) use case. Machine learning techniques are covered using MLLib, ML Pipelines and SparkR and Graph Analytics are covered with GraphX and GraphFrames components of Spark. Readers will also get an opportunity to get started with web based notebooks such as Jupyter, Apache Zeppelin and data flow tool Apache NiFi to analyze and visualize data.

Big Data Analytics with Hadoop 3. Build highly effective analytics solutions to gain valuable insight into your big data

Sridhar Alla

Apache Hadoop is the most popular platform for big data processing, and can be combined with a host of other big data tools to build powerful analytics solutions. Big Data Analytics with Hadoop 3 shows you how to do just that, by providing insights into the software as well as its benefits with the help of practical examples.Once you have taken a tour of Hadoop 3’s latest features, you will get an overview of HDFS, MapReduce, and YARN, and how they enable faster, more efficient big data processing. You will then move on to learning how to integrate Hadoop with the open source tools, such as Python and R, to analyze and visualize data and perform statistical computing on big data. As you get acquainted with all this, you will explore how to use Hadoop 3 with Apache Spark and Apache Flink for real-time data analytics and stream processing. In addition to this, you will understand how to use Hadoop to build analytics solutions on the cloud and an end-to-end pipeline to perform big data analysis using practical use cases.By the end of this book, you will be well-versed with the analytical capabilities of the Hadoop ecosystem. You will be able to build powerful solutions to perform big data analytics and get insight effortlessly.

Big Data Analytics with Java. Data analysis, visualization & machine learning techniques

RAJAT MEHTA

This book covers case studies such as sentiment analysis on a tweet dataset, recommendations on a movielens dataset, customer segmentation on an ecommerce dataset, and graph analysis on actual flights dataset.This book is an end-to-end guide to implement analytics on big data withJava. Java is the de facto language for major big data environments, including Hadoop. This book will teach you how to perform analytics on big data with production-friendly Java. This book basically divided into twosections. The first part is an introduction that will help the readers get acquainted with big data environments, whereas the second part will contain a hardcore discussion on all the concepts in analyticson big data. It will take you from data analysis and data visualization to the core concepts and advantages of machine learning, real-life usage of regression and classification using Naïve Bayes, a deep discussion on the concepts of clustering,and a review of simple neural networkson big data using deepLearning4j or plain Java Spark code. This book is a must-have book for Java developers who want to start learning big data analytics and want to use it in the real world.

Big Data Analytics with R. Leverage R Programming to uncover hidden patterns in your Big Data

Simon Walkowiak

Big Data analytics is the process of examining large and complex data sets that often exceed the computational capabilities. R is a leading programming language of data science, consisting of powerful functions to tackle all problems related to Big Data processing.The book will begin with a brief introduction to the Big Data world and its current industry standards. With introduction to the R language and presenting its development, structure, applications in real world, and its shortcomings. Book will progress towards revision of major R functions for data management and transformations. Readers will be introduce to Cloud based Big Data solutions (e.g. Amazon EC2 instances and Amazon RDS, Microsoft Azure and its HDInsight clusters) and also provide guidance on R connectivity with relational and non-relational databases such as MongoDB and HBase etc. It will further expand to include Big Data tools such as Apache Hadoop ecosystem, HDFS and MapReduce frameworks. Also other R compatible tools such as Apache Spark, its machine learning library Spark MLlib, as well as H2O.

Big Data Analytics with SAS. Get actionable insights from your Big Data using the power of SAS

David Pope

SAS has been recognized by Money Magazine and Payscale as one of the top business skills to learn in order to advance one’s career. Through innovative data management, analytics, and business intelligence software and services, SAS helps customers solve their business problems by allowing them to make better decisions faster. This book introduces the reader to the SAS and how they can use SAS to perform efficient analysis on any size data, including Big Data.The reader will learn how to prepare data for analysis, perform predictive, forecasting, and optimization analysis and then deploy or report on the results of these analyses. While performing the coding examples within this book the reader will learn how to use the web browser based SAS Studio and iPython Jupyter Notebook interfaces for working with SAS. Finally, the reader will learn how SAS’s architecture is engineered and designed to scale up and/or out and be combined with the open source offerings such as Hadoop, Python, and R. By the end of this book, you will be able to clearly understand how you can efficiently analyze Big Data using SAS.

Big Data Architect's Handbook. A guide to building proficiency in tools and systems used by leading big data experts

Syed Muhammad Fahad Akhtar

The big data architects are the “masters” of data, and hold high value in today’s market. Handling big data, be it of good or bad quality, is not an easy task. The prime job for any big data architect is to build an end-to-end big data solution that integrates data from different sources and analyzes it to find useful, hidden insights.Big Data Architect’s Handbook takes you through developing a complete, end-to-end big data pipeline, which will lay the foundation for you and provide the necessary knowledge required to be an architect in big data. Right from understanding the design considerations to implementing a solid, efficient, and scalable data pipeline, this book walks you through all the essential aspects of big data. It also gives you an overview of how you can leverage the power of various big data tools such as Apache Hadoop and ElasticSearch in order to bring them together and build an efficient big data solution.By the end of this book, you will be able to build your own design system which integrates, maintains, visualizes, and monitors your data. In addition, you will have a smooth design flow in each process, putting insights in action.

Big Data Forensics - Learning Hadoop Investigations. Perform forensic investigations on Hadoop clusters with cutting-edge tools and techniques

Joseph Sremack, Joe Sremack

Big Data. Krótkie Wprowadzenie 30

Dawn E. Holmes

KRÓTKIE WPROWADZENIE - książki, które zmieniają sposób myślenia! Big data pokazuje, jak postęp technologiczny spowodowany rozwojem Internetu i cyfrowego wszechświata wpłynął na radykalną transformację nauki o danych. Czym są duże zbiory danych i jak zmieniają świat? Jaki mają wpływ na nasze codzienne życie, a jaki na świat biznesu? W tej książce czytelnik znajdzie odpowiedzi na te pytania. * Interdyscyplinarna seria KRÓTKIE WPROWADZENIE piórem uznanych ekspertów skupionych wokół Uniwersytetu Oksfordzkiego przybliża aktualną wiedzę na temat współczesnego świata i pomaga go zrozumieć. W atrakcyjny sposób prezentuje najważniejsze zagadnienia XXI w. - od kultury, religii, historii przez nauki przyrodnicze po technikę. To publikacje popularnonaukowe, które w formule przystępnej, dalekiej od akademickiego wykładu, prezentują wybrane kwestie. Książki idealne zarówno jako wprowadzenie do nowych tematów, jak i uzupełnienie wiedzy o tym, co nas pasjonuje. Najnowsze fakty, analizy ekspertów, błyskotliwe interpretacje. Opiekę merytoryczną nad polską edycją serii sprawują naukowcy z Uniwersytetu Łódzkiego: prof. Krystyna Kujawińska Courtney, prof. Ewa Gajewska, prof. Aneta Pawłowska, prof. Jerzy Gajdka, prof. Piotr Stalmaszczyk.

Big Data. Najlepsze praktyki budowy skalowalnych systemów obsługi danych w czasie rzeczywistym

Nathan Marz, James Warren

Obsługa aplikacji, które operują na ogromnych zbiorach danych, czyli na przykład portali społecznościowych, przekracza możliwości zwykłych relacyjnych baz. Praca ze złożonymi zbiorami danych wymaga architektury obejmującej wielomaszynowe klastry, dzięki którym możliwe jest przechowywanie i przesyłanie informacji praktycznie dowolnej wielkości. Architektura taka powinna dodatkowo być prosta w użyciu, niezawodna i skalowalna. Dzięki tej książce nauczysz się budować tego rodzaju architekturę. Zapoznasz się z technologią wykorzystywania klastrów maszyn. Dowiesz się, jak działają narzędzia przeznaczone specjalnie do przechwytywania i analizy danych na wielką skalę. W książce zaprezentowano łatwe do zrozumienia podejście do obsługi systemów wielkich zbiorów danych, które mogą być budowane i uruchamiane przez niewielki zespół. Nie zabrakło też wyczerpującego opisu praktycznej implementacji systemu Big Data z wykorzystaniem rzeczywistego przykładu. W tej książce znajdziesz: teoretyczne podstawy koncepcji systemów Big Data wskazówki umożliwiające optymalne wykorzystanie zasobów do obsługi danych wybór technik przetwarzania i obsługi wielkich ilości danych w czasie rzeczywistym zagadnienia dotyczące baz danych NoSQL, przetwarzania strumieniowego i zarządzania złożonością obliczeń przyrostowych informacje o praktycznym stosowaniu takich narzędzi jak Hadoop, Cassandra i Storm wskazówki umożliwiające poszerzenie wiedzy o zwykłych bazach danych Big Data — to skalowalność i prostota obsługi wielkich ilości danych!

Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic. Podejmuj lepsze decyzje i rozwijaj swój biznes!

David Stephenson

Koncepcja big data zmieniła zasady gry w biznesie. Wiele osób z kadry zarządczej nie rozumie specyfiki tego rodzaju danych: ogromnych, szybko narastających, często niepasujących do tradycyjnej struktury. Są one zasadniczo różne od konwencjonalnych danych, zarówno pod względem wielkości, jak i złożoności. Rzucają nowe wyzwania, stwarzają nowe możliwości, zacierają tradycyjne granice konkurencji i zmuszają do zmiany paradygmatów pozyskiwania wartości z danych. Big data i data science wraz z uczeniem maszynowym radykalnie zmieniają ekosystem biznesu. Aby przetrwać tę rewolucję, trzeba dostosować się do nowych warunków. Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do koncepcji big data i data science. Pozwoli na uzyskanie wiedzy niezbędnej do oceny, czy korzyści z tych technologii są warte kosztów i wysiłku związanych z wdrożeniem w firmie. Poszczególne techniki zostały dokładnie i przejrzyście opisane. Przedstawiono zasady tworzenia odpowiednich strategii. Wyjaśniono, jakich zasobów i jakich ludzi potrzeba do przeprowadzenia transformacji w kierunku zbierania, analizy i wykorzystywania danych, a także omówiono związane z tym ryzyko. Ważnym elementem książki są praktyczne wskazówki i podpowiedzi. W tej książce: podstawy big data, data science i sztucznej inteligencji praktyczne zastosowanie big data w technikach analitycznych przegląd podstawowych rodzajów analityki i dobór technologii przygotowanie firmy do wdrożenia projektów big data i data science wymagania prawne i ochrona danych a korzystanie z narzędzi big data Big data: łatwiejsze, niż myślisz, skuteczniejsze, niż marzysz!

Big Data on Kubernetes. A practical guide to building efficient and scalable data solutions

Neylson Crepalde

In today's data-driven world, organizations across different sectors need scalable and efficient solutions for processing large volumes of data. Kubernetes offers an open-source and cost-effective platform for deploying and managing big data tools and workloads, ensuring optimal resource utilization and minimizing operational overhead. If you want to master the art of building and deploying big data solutions using Kubernetes, then this book is for you.Written by an experienced data specialist, Big Data on Kubernetes takes you through the entire process of developing scalable and resilient data pipelines, with a focus on practical implementation. Starting with the basics, you’ll progress toward learning how to install Docker and run your first containerized applications. You’ll then explore Kubernetes architecture and understand its core components. This knowledge will pave the way for exploring a variety of essential tools for big data processing such as Apache Spark and Apache Airflow. You’ll also learn how to install and configure these tools on Kubernetes clusters. Throughout the book, you’ll gain hands-on experience building a complete big data stack on Kubernetes.By the end of this Kubernetes book, you’ll be equipped with the skills and knowledge you need to tackle real-world big data challenges with confidence.

Big Data Using Hadoop and Hive. Master Big Data Solutions with Hadoop and Hive

Mercury Learning and Information, Nitin Kumar

This book is a guide for developers and engineers to use Hadoop and Hive for scalable big data applications. It covers reading, writing, and managing large datasets with Hive and provides a concise introduction to Apache Hadoop and Hive, detailing their collaboration to simplify development. Through clear examples, the book explains the logic, code, and configurations needed for building successful distributed applications.The course starts with an introduction to big data and Apache Hadoop fundamentals. It then covers the Hadoop Distributed Filesystem and how to get started with Hadoop. The journey continues with interfaces to access HDFS files, resource management with Yet Another Resource Negotiator, and MapReduce for data processing. The book also explores Hive architecture, storage types, and the Hive query language.Mastering these concepts is vital for creating scalable big data solutions. This book ensures a smooth transition from novice to proficient Hadoop and Hive user, providing practical skills and comprehensive knowledge. By the end, readers will be able to set up, configure, and optimize Hadoop, utilize Hive for data management, and effectively solve big data challenges.

Big Data Visualization. Bring scalability and dynamics to your Big Data visualization

James D. Miller

Gain valuable insight into big data analytics with this book. Covering the tools you need to analyse data, together with IBM certified expert James Miller?s insight, this book is the key to data visualization success. ? Learn the tools & techniques to process big data for efficient data visualization ? Packed with insightful real-world use cases ? Addresses the difficulties faced by professionals in the field of big data analytics

Big Foot

Edgar Wallace

Big Foot is a 1927 crime novel by Edgar Wallace. This is one of the most significant of his works because of the character Sooper, a detective from Metropolitan Guard. Footprints and a dead woman bring together Superintendent Minter and the amateur sleuth Mr. Cardew. Who is the man in the shrubbery? Who is the singer of the haunting Moorish tune? Both Sooper and Cardew are anxious to solve the mystery of Big Foot, an ingenious murderer who always seems to stay one step ahead of them. Death lurks in the dark and someone must solve the mystery before Big Foot strikes again, in a yet more fiendish manner.

Big mac

Serhij Żadan

Żadan chętnie zapuszcza się w zaułki rzeczywistości. Big Mac to historie z życia outsiderów, wiernych kompanów narratora, kumpli od meczów, wódki, szaleństwa i porno. Razem z nimi przemierzamy Europę, podróżujemy samochodem, pociągami i autostopem. Spacerujemy ulicami starych europejskich miast. Słuchamy ich rozmów, szczerych i zwyczajnych, o tym, jak ci pozorni hedoniści próbują radzić sobie z rozpaczą, samotnością i pustką. Pomiędzy haustami piwa, w obłokach dymu z papierosów, ich słowa brzmią niczym poezja. Przez miasta Europy, podejrzane bary, nocne ulice pełne dziwnych postaci i przypadkowych znajomych, przez opary alkoholu i rozmowy o życiu ciągnie nas Żadan i pozwala na chwilę uwierzyć, że był kiedyś taki czas, kiedy nie było wojny. Wspaniała, transowa i ekstatyczna proza. Wit Szostak Jeden z niewątpliwych bohaterów najnowszej ukraińskiej poezji nagle okazał się prozaikiem. I to jakim! Prawdziwe lewactwo literackie w sensie pisania od lewa; od serca. Jurij Andruchowycz Big Mac jest ciągiem rozsypanych barwnych fotografii, które ujawniają nieprzeciętną wyobraźnię poetycką autora. Stanisław Łubieński