1. Новые складчины Показать еще

    19.11.2017: Курс английского по методу Мишеля Томаса

    18.11.2017: Голографическая память и мнемотехники (Станислав Мюллер)

    18.11.2017: Прибыльная стратегия форекс: 1000pip Climber System

    18.11.2017: Выращивание рыболовной наживки - бизнес в домашних условиях.

    18.11.2017: Схема. Высокорентабельный бизнес на зимний сезон (2016)

  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

    18.11.2017: Выращивание рыболовной наживки - бизнес в домашних условиях.

    16.11.2017: Техники гипноза

    15.11.2017: 19 книг Виктора Пелевина + новинка Бентли Литтла

    15.11.2017: Доступ к сайту с ментальными техниками и фокусами...

    15.11.2017: Профайлер-верификатор (эксперт по безаппаратной...

  4. Сбор взносов Показать еще

    11.11.2017: Бизнес Коучинг (Андрей Парабеллум)

    07.11.2017: Курс по работе и заработку с Telegram

    04.11.2017: Боги И Мантры. Пакет Light (Юлия Воронина)

    13.08.2017: Оптовик 3.0 Как продавать оптом и в розницу много и долго! (Ярослав Лепёшкин и Антон Новиков)

    23.07.2017: Pоwer Еnglish Clаss (Наташа Купep)

Открыто Большие данные

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

Цена:
2060р.
Взнос:
40р.

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