در این فصل به بررسی جنبه‌های عملی توسعه برنامه‌های MapReduce در هدوپ می‌پردازیم. نوشتن یک برنامه در MapReduce یک الگوی مشخص را دنبال می‌کند. ابتدا با نوشتن تابع Map و Reduce شروع می‌شود و با تست آن‌ها از درستی کارکرد آن‌ها اطمینان حاصل خواهد شد. سپس یک برنامه را برای اجرای یک کار بنویسید که می‌تواند توسط IDE و با استفاده از یک زیرمجموعه کوچک از داده‌ها اجرا شود و در صورت اجرا نشدن، می‌توان از IDE برای اشکال‌زدایی آن استفاده کرد

در سال  2009 جمعی از فارغ التحصیلان دانشگاه Northwestern آمریکا به هدایت Alex White با جمع آوری داده‌های همه هنرمندان موسیقی در دنیا شروع کردند. آنها از طریق مصورسازی، داده های متنی و ارسال ایمیل‌های دوستانه میخواهند سواد داده‌ای را افزایش داده و اهمیت آن را به هنرمندان نشان دهند.

"بی‌پرده با تحلیلگری عظیم‌داده"

«داستان‌سرایی داده: راهنمای بصری‌سازی داده برای متخصصان کسب و کار»

معرفی کتاب «تحلیلگری عظیم‌داده: تبدیل داده عظیم به پول عظیم»

معرفی کتاب؛ کتاب «عظیم‌داده: چگونه داده‌ها، کسب‌وکارهای بزرگ را قدرتمند می‌سازند»

معرفی مقاله "ملاحظات و چالش‌های پژو‌هش‌ در حوزه عظیم‌داده" ( Significance and Challenges of Big Data)

"Big Data and Internet of Things: A Roadmap for Smart Environments" . معرفی کتاب؛ کتاب "عظیم‌داده و اینترنت اشیا: نقشه راهی برای محیط‌های هوشمند"

در این فصل به معرفی ابزار Apache HBase پرداخته می‌شود. HBase یک پایگاه داده توزیع شده ستونی است که بر روی فایل سیستم هدوپ (HDFS) ایجاد شده است و به عنوان اپلیکیشن هدوپ هنگامی که نیازمند دسترسی تصادفی بلادرنگ برای خواندن/نوشتن در مجموعه داده‌های بسیار بزرگ می‌باشیم، مورد استفاده قرار می‌گیرد.

.فیسبوک در حال حاضر بزرگترین شبکه اجتماعی دنیا با حدود 2 میلیارد کاربر فعال است که از سال 2004 در این حوزه فعالیت می‌کندتحلیل عظیم داده از ارکان موفقیت این شرکت بوده است.

آپاچی هایو یک پروژۀ نرم افزاری انبار داده است که بر روی ساختار آپاچی هدوپ ایجاد شده و برای خلاصه سازی داده ها، پرس و جو و تجزیه و تحلیل آنها بکار می رود. هایو یک رابط کاربری شبه SQL دارد که برای پرس و جوی داده های ذخیره شده در پایگاه داده ها وفایل سیستم های مختلف بکار می رود.

جمع بندی کتاب عظیم داده به زبان ساده را در این پست بررسی خواهیم کرد.

در این قسمت به اخرین بخش کتاب عظیم داده به زبان ساده میپردازیم.

در این بخش به قسمت ششم کتاب عظیم داده به زبان ساده پرداخته ایم

در این قسمت به مبحث پیاده سازی عظیم‌داده میپردازیم

مطالعه موردی کاربردهای تحلیل عظیم‌داده(big data) در اینترنت اشیاء(internet of things)

آپاچی کافکا(Apache Kafka) در ابتدا توسط لینکدین توسعه یافت و در اوایل سال 2011 بصورت نرم افزار متن باز در آمد. در نوامبر ۲۰۱۴ ، چندین مهندس که در لینکدین بر روی کافکا کار می‌کردند یک شرکت جدید به نام Confluent ایجاد کرده و به صورت انحصاری بر روی توسعه کافکا کار کردند. بر اساس یک پست در سال 2014 به نظر می رسد که جی کربس نام این برنامه را از نام فرانتس کافکا نویسنده آلمانی برداشت کرده است.

در این قسمت به بخش چهارم کتاب عظیم داده به زبان ساده می پردازیم

تحلیل کاربردهای عظیم داده(big data) در شرکت تنفلیکس در این قسمت شرح داده شده است

معرفی معتبرترین مجلات حوزه عظیم‌داده