1. Новые складчины: Показать еще

    20.08.2017: Денежные сериалы! Как заработать 50000 рублей за 3 недели

    20.08.2017: Секрет Быстрых Денег (Паша Пашкевич)

    20.08.2017: Самый реальный способ заработка 2017

    20.08.2017: Имиджмейкинг - дистанционный курс (Анна Чигиринских Институт Репутационных Технологий "Art & Image")

    19.08.2017: Профессиональные сотрудники детского клуба (Софья Тимофеева)

  2. Нужен организатор: Показать еще

    19.08.2017: Супер-распродажа - Прорыв-2015 - Платинум

    19.08.2017: Как стать мужчиной, о котором мечтают 98% женщин (Антон Гломозда)

    19.08.2017: [Шитьё] Компьютерная программа «Генетика Кроя»...

    19.08.2017: Баскетбол лайв. Кибер баскетбол бк fonbet.ru(.com)

    19.08.2017: Инвестирование в ПАММ-счета на Forex Trend и Panteon Finance

  3. Сбор взносов Показать еще

    19.08.2017: [Convertmonster] Конференция по трафику 2017 (Антон Петроченков, Филипп Царевский)

    18.08.2017: Магия Зазеркалья (Х-Архив)

    18.08.2017: Метаморфозы: Трансформация личности (Алексей Похабов и команда центра "Арканиум")

    17.08.2017: Солидный заработок на запчастях (fcash.biz)

    17.08.2017: "Технология пошива кружевной юбки на шёлковой основе" (Ирина Паукште)

Запись

Большие данные

Тема в разделе "Электронные книги", создана пользователем Telegram, 31 янв 2016.

Цена:
2361 руб
Взнос:
40 руб
Организатор:
Требуется
Участников:
0/100

Список пока что пуст. Запишитесь первым!

Записаться
    Тип: Стандартная складчина
    1. Telegram
      Telegram Организатор складчин

      Большие данные

      Большие данные.
      Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном времени




      Ориг.название:
      Big Data: Principles and Best Practices of Scalable Realtime Data Systems
      Автор: Натан Марц, Джеймс Уоррен
      Формат издания: 170x240 мм (средний формат)
      Количество страниц: -
      Год выпуска: 2016

      О книге
      В этой книге представлены теоретические основы организации систем больших данных и поясняется, каким образом они воплощаются на практике. В ней рассматривается лямбда-архитектура, предназначенная для построения подобных систем, и на примере конкретного веб-приложения поясняются особенности реализации всех уровней этой архитектуры с помощью инструментальных средств вроде Hadoop, Cassandra и Storm. Для чтения этой книги не требуется предварительное знакомство с особенностями анализа крупномасштабных данных или баз данных типа NoSQL, хотя полезно знать о традиционных базах данных.
      В крупномасштабных веб-приложениях, которые поддерживают работу социальных сетей, выполняют аналитику в реальном времени или поддерживают электронную торговлю, приходится обрабатывать большие массивы данных, объем и скорость обмена которыми превышают возможности информационных систем, основанных на традиционных базах данных. Для подобных приложений требуются архитектуры, в основе которых лежат кластеры машин для хранения и обработки данных любого объема и с любой скоростью. Правда, масштабируемость и простота не являются взаимоисключающими свойствами подобных архитектур.
      Эта книга поможет читателю научиться строить системы больших данных, используя архитектуру, специально предназначенную для фиксации и анализа данных в масштабе веб.
      В ней представлена простая для понимания и масштабируемая лямбда-архитектура, позволяющая разрабатывать информационные системы усилиями небольших команд. В книге даются теоретические основы организации систем больших данных и поясняется, каким образом они воплощаются на практике. Помимо общей инфраструктуры для обработки больших данных, читатель может ознакомиться с конкретными технологическими и инструментальными средствами вроде Hadoop, Storm и баз данных типа NoSQL.
      В этой книге рассматриваются следующие темы:
      Введение в системы больших данных.
      Описание особенностей обработки данных масштаба веб в реальном времени. Применение инструментальных средств вроде Hadoop, Cassandra и Storm.
      Возможность расширить свои знания и навыки за пределы традиционных баз данных.

      Для чтения этой книги не требуется предварительное знакомство с особенностями анализа крупномасштабных данных или баз данных типа NoSQL, хотя полезно знать о традиционных базах данных.

      Об авторах
      Натан Марц — создатель системы Apache Storm и инициатор применения лямбда-архитектуры для построения систем больших данных.
      Джеймс Уоррен — архитектор-аналитик с квалификацией в области машинного обучения и научных расчетов.

      Книга рассчитана на читателей, стремящихся освоить принципы построения систем больших данных и внедрить их на практике.



      Предварительный заказ. Поступит в апреле 2016. Цена может измениться.
       
      Telegram, 31 янв 2016
Участники складчины Большие данные смогут написать отзыв
Наверх