1. Новые складчины: Показать еще

    14.12.2017: От 2 000 до 10 000 рублей в день на ставках на футбол (средняя версия)

    14.12.2017: Сам себе Нострадамус 2018 (Павел Андреев)

    14.12.2017: Многомерная медицина. Новые диаграммы и символы. Полный атлас (Людмила Пучко)

    14.12.2017: Решение математических задач с детьми 5-8 лет (Ольга Лысенко)

    14.12.2017: Научитесь писать сторителлинг за 10 понедельников (Елена Брозовская)

  2. Нужен организатор: Показать еще

    14.12.2017: Финансовая свобода ( Мила Колокова)

    14.12.2017: JoySignals - программа, необходимая каждому трейдеру.

    14.12.2017: [Вязание] Весь курс вязания спицами (Валентина Симченкова)

    14.12.2017: Курс с 0 до Профи по работе со станком с ЧПУ

    14.12.2017: Подписка Alenka Capital (Элвис Марламов) декабрь 2017

  3. Сбор взносов Показать еще

    14.12.2017: Собственный сервис рассылок на Wordpress (Вячеслав Балашов)

    14.12.2017: [Бизнес Молодость] Продажи как система (Михаил Дашкиев, Михаил Гребенюк)

    14.12.2017: Экспресс-трафик для инфобизнеса (Андрей Цыганков)

    13.12.2017: Антикатастрофа (Василий Медведев)

    13.12.2017: Надежный заработок на динамичном видео (Валерий Филипченко)

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