1. Новые складчины Показать еще

    18.12.2017: Как стать девушкой - плюс 5 поток, ВСЕ лекции (Мила Левчук, май-июль 2017)

    18.12.2017: Плотник-любитель (Федоров)

    18.12.2017: Большой зимний набор (Наталья Блицена)

    17.12.2017: Ремонт за 1 день (Стас Рождественский)

    17.12.2017: Скетчбук 2.0 (Анна Расторгуева)

  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

    17.12.2017: Мастер класс Annie Leibovitz (Энни Лейбовиц)

    11.12.2017: Обережная и гармонизирующая магия дома и его пространств (Лана Палагнюк-Симаненко)

    10.12.2017: Алмазная спина [GIPERBAREA, Игорь Fresh Ковалёв]

    08.12.2017: Цикл "Стилистика как бизнес" (Анна Шарлай)

    04.12.2017: 2 миллиона в месяц на продаже студий - Андрей Сазонов

  4. Сбор взносов Показать еще

    15.12.2017: Ущемление седалищного нерва (Александра Бонина)

    15.12.2017: Постсоблазнение (Александр Галевич)

    12.12.2017: Перерождение Рода. Исцеление судьбы (день 2) (2017) (Елена Мирная)

    02.12.2017: 15 способов удвоить трафик и увеличить активность подписчиков в Инстаграм (Ксения Потапова)

    11.11.2017: Бизнес Коучинг (Андрей Парабеллум)

Открыто [Manning] Big Data: Principles and best practices of scalable realtime data systems

Тема в разделе "Книги", создана пользователем Менеджер, 11 дек 2014.

Цена:
2220р.
Взнос:
40р.

Список пока что пуст. Запишитесь первым!

    Тип: Стандартная складчина
    Участников: 0/100
  1. 11 дек 2014
    #1
    Менеджер
    Менеджер Организатор Организатор

    [Manning] Big Data: Principles and best practices of scalable realtime data systems

    Big Data
    Principles and best practices of scalable realtime data systems
    [​IMG]


    [​IMG]

    Nathan Marz and James Warren

    MEAP Began: January 2012
    Softbound print: March 2015 (est.) | 425 pages
    ISBN: 9781617290343

    DESCRIPTION

    Services like social networks, web analytics, and intelligent e-commerce often need to manage data at a scale too big for a traditional database. Complexity increases with scale and demand, and handling big data is not as simple as just doubling down on your RDBMS or rolling out some trendy new technology. Fortunately, scalability and simplicity are not mutually exclusive—you just need to take a different approach. Big data systems use many machines working in parallel to store and process data, which introduces fundamental challenges unfamiliar to most developers.

    Big Data teaches you to build these systems using an architecture that takes advantage of clustered hardware along with new tools designed specifically to capture and analyze web-scale data. It describes a scalable, easy to understand approach to big data systems that can be built and run by a small team. Following a realistic example, this book guides readers through the theory of big data systems, how to implement them in practice, and how to deploy and operate them once they're built.

    Big Data shows you how to build the back-end for a real-time service called SuperWebAnalytics.com—our version of Google Analytics. As you read, you'll discover that many standard RDBMS practices become unwieldy with large-scale data. To handle the complexities of Big Data and distributed systems, you must drastically simplify your approach. This book introduces a general framework for thinking about big data, and then shows how to apply technologies like Hadoop, Thrift, and various NoSQL databases to build simple, robust, and efficient systems to handle it.

    WHAT'S INSIDE
    • Introduction to the concepts and technologies of Big Data
    • Work with emerging tools like Hadoop, Cassandra, Thrift, and more
    • Build on the skills you've learned using traditional databases
    • Real-time processing of web-scale data
    This book requires no previous exposure to large-scale data analysis or NoSQL tools. Familiarity with traditional databases is helpful.

    Приглашаю в эту складчину всех, кто достаточно безумен, чтобы мечтать создать The Next Big Thing.

     

Участники складчины [Manning] Big Data: Principles and best practices of scalable realtime data systems смогут написать отзыв