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    Portada de Pro Docker

    Pro Docker

    Deepak Vohra

    Editorial
    Apress
    Año
    2015
    Páginas
    ~256
    Nivel
    Intermedio

    De qué trata

    Pro Docker, escrito por Deepak Vohra y publicado por Apress a finales de 2015, es un manual técnico centrado en la contenerización y despliegue de infraestructuras empresariales de datos y motores de computación distribuida utilizando Docker (en sus versiones tempranas 1.x). El libro está dirigido a administradores de bases de datos, ingenieros de datos y desarrolladores backend de nivel intermedio que cuenten con conocimientos básicos de la terminal de Linux y quieran aprender a empaquetar, distribuir y ejecutar servicios pesados de datos en entornos aislados y portables.

    A diferencia de los libros introductorios generales sobre contenedores, esta obra funciona como un recetario exhaustivo enfocado en bases de datos relacionales, NoSQL y el ecosistema de procesamiento distribuido. Enseña a crear Dockerfiles, mapear volúmenes persistentes y configurar redes para motores como Oracle Database, MySQL, MongoDB, Apache Cassandra y Couchbase Server. Asimismo, detalla la instalación y ejecución paso a paso de los componentes neurálgicos de Big Data: Apache Hadoop, Apache Hive, Apache HBase, Apache Sqoop para transferencia masiva de información, Apache Kafka para mensajería en tiempo real, Apache Solr para búsqueda indexada y Apache Spark para análisis y procesamiento en memoria, concluyendo con el aprovisionamiento de Docker en instancias virtuales de Amazon EC2.

    El libro sigue un formato de ejercicios guiados paso a paso para montar y verificar cada sistema de forma independiente dentro de contenedores. Su principal mérito radica en reunir guías prácticas directas para tecnologías de datos cuya configuración tradicional en bare metal o máquinas virtuales resultaba ardua y propensa a fallos de dependencias. Como contrapunto técnico, la obra no cubre orquestadores modernos como Kubernetes o Docker Swarm moderno ni redes overlay complejas, y varias herramientas abordadas (como Apache Sqoop o versiones tempranas de Hadoop) han quedado desfasadas frente a las plataformas de datos nativas de la nube.

    • Docker
    • Contenedores
    • Oracle Database
    • MySQL
    • MongoDB
    • Apache Cassandra
    • Couchbase Server
    • Apache Hadoop
    • Apache Spark
    • Apache Kafka
    • Big Data
    • Amazon EC2

    ¿Cómo enseña?

    TeóricoPráctico

    Con ejercicios

    • ✓ Incluye ejercicios
    • ✗ Sin proyectos

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