Документация по продуктам других производителей

_DML_TPL_DOCS

_DML_TPL_ORDER_BY : _DML_TPL_ORDER_NAME | _DML_TPL_ORDER_DATE | _DML_TPL_ORDER_HITS [ _DML_TPL_ORDER_ASCENT ]

Системный администратор - Виртуализация Системный администратор - Виртуализация

hot!
_DML_TPL_DATEADDED: Wed Dec 8 10:05:55 2010
Date modified: Wed Dec 8 10:09:15 2010
_DML_TPL_FSIZE: Empty
_DML_TPL_DOWNLOADS: 117
Приложение к журналу "Системный администратор"

Виртуальные машины Виртуальные машины

_DML_TPL_DATEADDED: Tue Dec 7 17:45:28 2010
Date modified: Tue Dec 7 17:49:57 2010
_DML_TPL_FSIZE: Empty
_DML_TPL_DOWNLOADS: 95

Применение виртуальных машин дает различным категориям пользователей - от начинающих до IT-специалистов - множество преимуществ. Это и повышенная безопасность работы, и простота развертывания новых платформ, и снижение стоимости владения. И потому не случайно сегодня виртуальные машины переживают второе рождение.В книге рассмотрены три наиболее популярных на сегодняшний день инструмента, предназначенных для создания виртуальных машин и управления ими: Virtual PC 2004 компании Microsoft, VMware Workstation от компании VMware и относительно "свежий" продукт - Parallels Workstation, созданный в компании Parallels. Причем описание всех "конкурирующих" программ построено по одной и той же схеме, чтобы читателю проще было сравнить их между собой и сделать обоснованный выбор.

Hadoop: The Definitive Guide Hadoop: The Definitive Guide

_DML_TPL_DATEADDED: Tue Sep 20 12:26:46 2011
Date modified: Tue Sep 20 12:34:15 2011
_DML_TPL_FSIZE: Empty
_DML_TPL_DOWNLOADS: 12
Hadoop: The Definitive GuideHadoop: The Definitive Guide helps you harness the power of your data. Ideal for processing large datasets, the Apache Hadoop framework is an open source implementation of the MapReduce algorithm on which Google built its empire. This comprehensive resource demonstrates how to use Hadoop to build reliable, scalable, distributed systems: programmers will find details for analyzing large datasets, and administrators will learn how to set up and run Hadoop clusters.Complete with case studies that illustrate how Hadoop solves specific problems, this book helps you:
  • Use the Hadoop Distributed File System (HDFS) for storing large datasets, and run distributed computations over those datasets using MapReduce
  • Become familiar with Hadoop's data and I/O building blocks for compression, data integrity, serialization, and persistence
  • Discover common pitfalls and advanced features for writing real-world MapReduce programs
  • Design, build, and administer a dedicated Hadoop cluster, or run Hadoop in the cloud
  • Use Pig, a high-level query language for large-scale data processingTake advantage of HBase, Hadoop's database for structured and semi-structured data
  • Learn ZooKeeper, a toolkit of coordination primitives for building distributed systems