ADIM ADIM BIGDATA VE UYGULAMALARI • HADOOP, HBASE ve HIVE ile ÇÖZÜMLEMELER • VERİ İŞLEME, KAYDETME ve GÖRSELLEŞTİRME BigData'nın miktarı, oluşma hızı ve çeşitliliği her geçen gün katlanarak artıyor. Tüm kurumların ilgisi, BigData'yı doğru işleyebilmek, işine yarar verileri süzebilmek ve anlamlandırmak üzerine. Peki ama bunca büyük verinin arasında aradığımızı nasıl bulacağız? Büyük Veri kullanımı için farklı yollar mevcut olsa da, hangi uygulamanın bizim çözümümüz için daha uygun olduğunu belirlemek zorundayız. Bu konu için farklı yaklaşımlar gerekmekte olup, bunlar ancak birlikte kullanıldığı zaman gerçek potansiyelleri ortaya çıkmaktadır. Burada kastettiğimiz; Hadoop yanı sıra, NoSQL veritabanı, büyük miktarda veriler için; veri ambarları bileşenleri, MapReduce, YARN ve Spark programlama modelleri ve bu tarz yaklaşımları barındıran mevcut çözümler, veri madenciliği veya Extract-Transform-Load (ETL - ayıklama, dönüştürme, yükleme) süreci gibi BigData mantığıyla uyuşabilecek araçların birlikte kullanılmasıdır. Kitapta, örneklerle birlikte veri üretme ve bu verilerin nasıl işleneceği adım adım anlatılıyor. Bu alandaki en güncel ve stabil program versiyonlarını ve kullanılan son teknolojiler paylaşılıyor. Kitabı bitirdiğinizde BigData’nın nasıl kullanıldığına, arka planda nasıl çalıştığına ve hangi kodlamaların ve teknolojilerin gerektiğine hakim olacaksınız. Kitap, konuları süresince aynı doğrultuda projelerle ilerlediği için, okurken ve uygularken sıkılmayacaksınız. Ayrıca uygulama yaparken bazı yerlerde karşılaşabileceğiniz hatalar da notlar halinde verilerek yazılımda ilerlemeniniz kolaylaştırılıyor. • BIGDATA TERİMİ • ENDÜSTRİLERİN BIGDATA’YA BAKIŞI • HADOOP’A GİRİŞ • HDFS - HADOOP DAĞITILMIŞ DOSYA SİSTEMİ • MAPREDUCE • KÜMELERİ (CLUSTERS) İŞLEMEK • YARN UYGULAMALARI • HADOOP EKOSİSTEMİ • NOSQL • VERİ TAŞIMA YÖNTEMLERİ • SQL ve DOSYA SİSTEMLERİNDEN NOSQL veya HDFS’YE AKTARIM • HBASE • SQOOP ile VERİTABANINDAN VERİ ÇIKARIMI • HIVE ile DATA WAREHOUSING • SORGULAMA OLARAK HIVESQL KULLANIMI • BIGDATA GÖRSELLEŞTİRME • BASİT GÖRSELLEŞTİRME BİLEŞENİNİN GELİŞTİRİLMESİ Doç. Dr. Deniz Herand,Marmara Üniversitesi İşletme Enformatiği Bölümü’nde (Almanca) lisans ve yüksek lisans eğitimini ve akabinde Sakarya Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümünde doktora eğitimini tamamlamıştır. 2018 yılında Doçent ünvanını almıştır. Akademik hayatı içerisinde Reutlingen Üniversitesi, Leuphana Üniversitesi, Türk Alman Üniversitesi, Yeditepe Üniversitesi, Haliç Üniversitesinde çalışmalar yapmıştır. Halen Marmara Üniversitesi İşletme Enformatiği Bölümünde akademik hayatına devam etmektedir. Mehmet Işık,Fırat üniversitesinde Bilgisayar Mühendisliği ve Marmara üniversitesinde Enformatik master ögrenimini tamamlamıştır. Öğrenimi sırasında “Türkiye’de Bigdata’nın yeri” adlı yayını sunmuştur. Türkiye ve Almanya’da yazılım ve test mühendisi olarak çeşitli firmalardayaklaşık 10 yıldır çalışmaktadır. Şu an Almanya’da bir endüstri firmasında kıdemli yazılım kalite mühendisi olarak kariyerine devam etmektedir.