MapReduce Design Patterns
Adam Shook, Donald Miner
- Editorial
- O'Reilly
- Año
- 2012
- Páginas
- ~252
- Nivel
- Intermedio
De qué trata
Tratado metodológico y arquitectónico de Donald Miner y Adam Shook que recopila patrones de diseño formales para resolver problemas computacionales con MapReduce.
Los autores catalogan los patrones esenciales: patrones de resumen (contadores numéricos, índices invertidos), patrones de filtrado (muestreo aleatorio, top-K), patrones de organización de datos (particionamiento estructurado, binning), y patrones de unión (reduce-side join frente a map-side join en memoria). Analiza cómo traducir algoritmos matemáticos y comerciales al modelo distribuido.
Una obra maestra de ingeniería indispensable para desarrolladores que escriben algoritmos distribuidos sobre Hadoop.
- MapReduce Patterns
- Donald Miner
- Adam Shook
- Reduce-Side Join
- Top-K
- Particionamiento
- Algoritmos Distribuidos
- O'Reilly
¿Cómo enseña?
Teoría + práctica
- ✓ Incluye ejercicios
- ✓ Incluye proyectos
Proyectos
Algoritmo de cálculo Top-K y uniones de datos en memoria con MapReduce
Implementación de un trabajo MapReduce que identifica los 10 productos más vendidos cruzando catálogos de pedidos sin fase de reducción pesada.
