- عنوان کتاب: Dataproc Cookbook -Running Spark and Hadoop Workloads in Google Cloud
- نویسنده: Narasimha Sadineni, Anuyogam Venkataraman
- حوزه: کلانداده
- سال انتشار: 2025
- تعداد صفحه: 647
- زبان اصلی: انگلیسی
- نوع فایل: pdf
- حجم فایل: 9.82 مگابایت
خوش آمدید! از اینکه وارد دنیای Google Cloud Dataproc میشوید، بسیار هیجانزدهایم. چرا اینقدر هیجانزدهایم؟ زیرا مدیریت کارآمد مجموعه دادههای عظیم دیگر فقط یک نیاز اولیه نیست – این موتور اصلی است که مهمترین نوآوریهای امروزی را از تجزیه و تحلیل عمیق کسبوکار گرفته تا پیشرفتهای باورنکردنی در هوش مصنوعی، نیرو میبخشد. حتی با اینکه هوش مصنوعی تیتر خبرها را به خود اختصاص میدهد، حقیقت اساسی همچنان پابرجاست: کیفیت، ساختار و دسترسی به دادههای شما، موفقیت هرگونه تجزیه و تحلیل، یادگیری ماشین یا ابتکار هوش مصنوعی را تعیین میکند. هرچه دادههای شما تمیزتر و در دسترستر باشند، بینشها و مزایای بیشتری میتوانید به دست آورید. تکامل سیستمهای توزیعشده برای پردازش دادهها از محدودیتهای ماشینهای مجازی منفرد، از طریق قدرت سیستمهای تخصصی پردازش موازی انبوه (MPP)، به پیشرفت انقلابی Hadoop با استفاده از خوشههای سختافزارهای کاربردی رسیده است – تغییری که اساساً مقیاس دادههایی را که میتوانستیم مدیریت کنیم، بازتعریف کرد. فناوریهایی مانند Apache Hadoop (MapReduce، HDFS، Hive) به ما این امکان را دادند که مشکلات داده را در مقیاسی که قبلاً غیرقابل تصور بود، حل کنیم و این کار را در بازههای زمانی عملی انجام دهیم. اسپارک، با قابلیتهای پردازش درون حافظهای خود، مرزها را حتی فراتر برد و عملیات داده در مقیاس بزرگ را تنها در عرض چند ثانیه امکانپذیر کرد. با این حال، مدیریت زیرساخت زیربنایی برای این ابزارهای قدرتمند اغلب موانع قابل توجهی را به همراه داشت – چرخههای طولانی تهیه سختافزار، سرمایهگذاریهای سنگین اولیه و نگهداری پیچیده. اینجاست که فضای ابری، و به طور خاص پلتفرم ابری گوگل (GCP)، وارد صحنه میشود و یک تغییر الگو را ارائه میدهد. تصور کنید به سختافزارهای پیشرفتهای مانند جدیدترین پردازندههای گرافیکی دسترسی دارید، منابع را به جای ماهها در عرض چند دقیقه افزایش یا کاهش میدهید و یک مدل هزینه انعطافپذیر و پرداخت به ازای استفاده را اتخاذ میکنید. این چابکی انقلابی است! Google Cloud Dataproc درست در قلب این تقاطع هیجانانگیز قرار دارد. این سرویس مدیریتشدهای را ارائه میدهد که به شما امکان میدهد بارهای کاری Hadoop و Spark آشنا (و سایر ابزارها مانند Flink و Presto) خود را به طور یکپارچه بر روی زیرساخت قوی GCP اجرا کنید. این بدان معناست که میتوانید برنامههای موجود را با حداقل یا بدون تغییر کد منتقل کنید، بار مدیریت زیرساخت را از دوش خود بردارید و به جای آن بر استخراج ارزش از دادههای خود تمرکز کنید. Dataproc استفاده از قدرت و انعطافپذیری فضای ابری برای حجم کاری کلانداده را فوقالعاده ساده میکند – و این چیزی است که واقعاً باید در مورد آن هیجانزده باشید! تاکنون، منابع عملی و تلفیقی فراتر از مستندات رسمی کمیاب بودهاند و این کتاب قصد دارد راهنمای قطعی شما باشد. این کتاب که مملو از دستورالعملهای عملی و آزمایششده است، راهنمای شما برای کاوش در قدرت واقعی Dataproc است. در حالی که Dataproc تمرکز اصلی ما است، اصول اساسی Google Cloud که در اینجا بررسی شدهاند – از جمله سازماندهی منابع، IAM، ثبت وقایع، نظارت و امنیت – دانش ارزشمند و قابل انتقالی را ارائه میدهند که در سراسر اکوسیستم GCP قابل اجرا است. بیایید به بهرهبرداری از قابلیتهای Google Cloud Dataproc برای دادههای شما بپردازیم.
Welcome! We’re thrilled you’re diving into the world of Google Cloud Dataproc. Why are we so excited? Because efficiently handling massive datasets is no longer just a baseline requirement—it’s the core engine powering today’s most significant innovations, from deep business analytics to the incredible breakthroughs happening in artificial intelligence. Even as AI captures headlines, the fundamental truth remains: the quality, structure, and accessibility of your data determine the success of any analytics, machine learning, or AI initiative. The cleaner and more readily available your data, the greater the insights and advantages you can unlock. The evolution of distributed systems for data processing has progressed from the constraints of single VMs, through the power of specialized Massively Parallel Processing (MPP) systems, to the revolutionary breakthrough of Hadoop utilizing clusters of commodity hardware—a shift that fundamentally redefined the scale of data we could handle. Technologies like Apache Hadoop (MapReduce, HDFS, Hive) allowed us to tackle data problems at a scale previously unimaginable, and to do so within practical time frames. Spark, with its in-memory processing capabilities, pushed the boundaries even further, enabling large-scale data operations in mere seconds. However, managing the underlying infrastructure for these powerful tools often presented significant hurdles—long hardware procurement cycles, heavy upfront investments, and complex maintenance. This is where the cloud, and specifically Google Cloud Platform (GCP), enters the picture, offering a paradigm shift. Imagine accessing cutting-edge hardware like the latest GPUs, scaling resources up or down in minutes instead of months, and adopting a flexible, pay-as-you-go cost model. This agility is revolutionary! Google Cloud Dataproc sits right at the heart of this exciting intersection. It provides a managed service designed to let you run your familiar Hadoop and Spark workloads (and other tools like Flink and Presto) seamlessly on GCP’s robust infrastructure. This means you can migrate existing applications with minimal-to-no code changes, shedding the burden of infrastructure management and focusing instead on extracting value from your data. Dataproc makes leveraging the power and flexibility of the cloud for big data workloads incredibly straightforward—and that’s something to be genuinely excited about! Until now, practical, consolidated resources beyond official documentation have been scarce, and this book aims to be your definitive guide. Packed with practical, tested recipes, it’s your go-to guide for exploring the real-world power of Dataproc. While Dataproc is our primary focus, the underlying Google Cloud fundamentals explored here—including resource organization, IAM, logging, monitoring, and security—provide valuable, transferable knowledge applicable across the GCP ecosystem. Let’s dive into harnessing the capabilities of Google Cloud Dataproc for your data.
این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:
Download: Dataproc Cookbook -Running Spark and Hadoop Workloads in Google Cloud
نظرات کاربران