Kirjahaku

A extra o e a an lise de dados t m recebido recentemente uma aten o significativa devido evolu o das redes sociais e ao grande volume de dados dispon veis de forma n o estruturada. O Hadoop e o Map-Reduce t m estado continuamente a implementar e a analisar grandes quantidades de dados. Neste livro, o Apache Pig, que uma das plataformas de alto n vel para a an lise de grandes volumes de dados e executado no topo do Hadoop, utilizado para analisar ficheiros de registo n o estruturados e extrair informa es. Neste livro, os ficheiros do servidor de weblog s o utilizados para analisar e extrair informa es significativas de uma forma n o estruturada para uma forma estruturada na estrutura do Apache Pig. Iremos medir a efici ncia e o desempenho quando um grande volume de dados processado no modo Map-Reduce e no modo local.

L'estrazione e l'analisi dei dati hanno recentemente ricevuto un'attenzione significativa a causa dell'evoluzione dei social media e del grande volume di dati disponibili in forma non strutturata. Hadoop e Map-Reduce sono stati continuamente implementati per analizzare grandi quantit di dati. In questo libro Apache Pig, che una piattaforma di alto livello per l'analisi di grandi volumi di dati e viene eseguito su Hadoop, viene utilizzato per analizzare i file di log non strutturati ed estrarre informazioni. In questo libro, i file del server weblog vengono utilizzati per analizzare ed estrarre informazioni significative in forma non strutturata in forma strutturata nel framework Apache Pig. Misureremo l'efficienza e le prestazioni quando un grande volume di dati viene elaborato in modalit Map-Reduce e in modalit locale.

L'extraction et l'analyse des donn es ont r cemment fait l'objet d'une attention particuli re en raison de l' volution des m dias sociaux et du grand volume de donn es disponibles sous une forme non structur e. Hadoop et Map-Reduce ont t continuellement mis en oeuvre et ont analys de grandes quantit s de donn es. Dans ce livre, Apache Pig, qui est l'une des plateformes de haut niveau pour l'analyse d'un grand volume de donn es et qui fonctionne au-dessus de Hadoop, est utilis pour analyser des fichiers journaux non structur s et en extraire des informations. Dans ce livre, les fichiers de serveurs de blogs sont utilis s pour analyser et extraire des informations significatives sous une forme non structur e vers une forme structur e dans le cadre d'Apache Pig. Nous mesurerons l'efficacit et les performances lorsqu'un grand volume de donn es est trait en mode Map-Reduce et en mode local.

Datenextraktion und -analyse haben in letzter Zeit aufgrund der Entwicklung der sozialen Medien und der gro en Menge an Daten, die in unstrukturierter Form verf gbar sind, erhebliche Aufmerksamkeit erhalten. Hadoop und Map-Reduce haben kontinuierlich gro e Datenmengen implementiert und analysiert. In diesem Buch wird Apache Pig, eine der High-Level-Plattformen zur Analyse gro er Datenmengen, die auf Hadoop l uft, zur Analyse unstrukturierter Protokolldateien und zur Extraktion von Informationen verwendet. In diesem Buch werden Weblog-Serverdateien verwendet, um aussagekr ftige Informationen in unstrukturierter Form zu analysieren und in strukturierter Form in das Apache Pig-Framework zu extrahieren. Wir werden die Effizienz und Leistung messen, wenn eine gro e Datenmenge im Map-Reduce-Modus und im lokalen Modus verarbeitet wird.