1. Новые покупки Показать еще

    20.07.2017: 10 шагов к удвоению продаж в магазине (Алексей Еланцев)

    20.07.2017: Запуск Вашего успешного фотопроекта за 15 дней (Ласло Габани, Булат Алеев, Ирина Зеленкова)

    19.07.2017: Волейбол-17 (от Хочу прогноз)

    19.07.2017: Осваиваем грамматику (Алиса Новикова)

    19.07.2017: Кодекс свиданий (Вадим Лесников, Вик Орлов)

  2. Гость, если у Вас на каком либо сайте есть аккаунт с повышенным статусом, то и у нас вы можете получить соответствующий статус. Подробнее читайте здесь https://www.skladchik.biz/threads/83942/
    Скрыть объявление
  3. Нужен организатор Показать еще

    17.07.2017: Академия вебмастеров

    14.07.2017: Баночный вакуумный массаж лица (Светлана Нефедова)

    14.07.2017: Софт для массовой рассылки What's app, Viber.

    11.07.2017: Альфа перезагрузка за 21 день

    11.07.2017: 2-й курс Академии прикладной кинезиологии (Людмила Васильева)

  4. Сбор взносов Показать еще

    14.07.2017: Индикатор паттернов PZ Harmonic Trading V5.0 для МТ4

    14.07.2017: Теория и практика использования метода Вайкоффа. Полный курс (Станислав Дудков)

    14.07.2017: Торговый индикатор qMACD

    14.07.2017: Стратегия Футбол-STAT (Андрей Явкин)

    14.07.2017: Doji reversal indicator для МТ4

Открыто

Большие данные

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

Цена:
2060р.
Взнос:
40р.
Записаться

Список пока что пуст. Запишитесь первым!

    Тип: Стандартная складчина
    Участников: 0/100
    1. 31 янв 2016
      #1
      Менеджер
      Менеджер Организатор Организатор

      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.
       

Участники складчины Большие данные смогут написать отзыв