Big Data Analysen

Table of contents

1. Cover
2. Titelseite
3. Impressum
4. Vorwort des Reihenherausgebers
5. Inhalt
6. 1 Der Begriff Big Data
   1. 1.1 Hands on
      1. 1.1.1 Virtualisierung
      2. 1.1.2 Cloudlösungen
      3. 1.1.3 Lokale Installationen
   2. 1.2 Die Dimensionen von Big Data
      1. 1.2.1 Volume – Größe
      2. 1.2.2 Velocity – Schnelligkeit
      3. 1.2.3 Variety – Vielfältigkeit
   3. 1.3 Wrap-Up
7. 2 Das Hadoop File System und Map-Reduce
   1. 2.1 Hadoop Distributed File System
   2. 2.2 Map-Reduce
   3. 2.3 Yet Another Resource Negotiator
   4. 2.4 Hello World in Big Data
   5. 2.5 Den Planeten erkunden
      1. 2.5.1 XML-Input
      2. 2.5.2 Counter
   6. 2.6 Wrap-Up
8. 3 Jetzt aber Flink
   1. 3.1 Die Natur von Streams
   2. 3.2 Flink WordCount
   3. 3.3 Textdaten
   4. 3.4 Eventverarbeitung
      1. 3.4.1 Komplexe Eventverarbeitung
      2. 3.4.2 Verknüpfung von Events
   5. 3.5 Machine Learning
   6. 3.6 Wrap-Up
9. 4 Die Vielfalt macht’s
   1. 4.1 Loggrabber
   2. 4.2 Planet OSM
   3. 4.3 Flink-NiFi-Connector
   4. 4.4 Performance Monitoring
      1. 4.4.1 MiNiFi
   5. 4.5 Wrap-Up
10. 5 Was es noch benötigt
    1. 5.1 Big-Data-Architekturen
    2. 5.2 Laufzeitverhalten
    3. 5.3 Datenbanktypen
    4. 5.4 Serialisierung
       1. 5.4.1 Wrap-Up
11. A Appendix
    1. A.1 Maven
    2. A.2 Lizenzen und Urheberschaft
       1. A.2.1 OpenStreetMap
       2. A.2.2 Apache-Lizenz 2.0
       3. A.2.3 JSON Lizenz
12. Literatur
13. Stichwortverzeichnis