Зарегистрироваться
Восстановить пароль
FAQ по входу

Marz Nathan, Warren James. Big data: Principles and best practices of scalable realtime data systems

Marz Nathan, Warren James. Big data: Principles and best practices of scalable realtime data systems
Manning Publications, 2015. — 374 p. — ISBN 9781617290343.
Целевая аудитория: опытные разработчики.
В настоящее время никого не удивить большими данными и сложными архитектурными монстрами вроде Yahoo или Google, однако всё это не так тяжело, каким кажется, и работать с большими данными может любой разработчик. В этой книге описываются теоретические основы организации систем больших данных и их организация. Для чтения этой книги требуется лишь знание основ традиционных баз данных. Также читатель может ознакомиться с конкретными технологическими и инструментальными средствами вроде Hadoop, Storm и баз данных типа NoSQL.
В 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.
Преимущества:
➕ актуальный материал по теме;
➕ многочисленные примеры.
Недостатки:
➖ все примеры в книге представлены на java, поэтому могут быть непонятными тем, кто с ним незнаком.
Big Data teaches you to build big data 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.
About the Book
Web-scale applications like social networks, real-time analytics, or e-commerce sites deal with a lot of data, whose volume and velocity exceed the limits of traditional database systems. These applications require architectures built around clusters of machines to store and process data of any size, or speed. Fortunately, scale and simplicity are not mutually exclusive.
Big Data teaches you to build big data systems using an architecture designed specifically to capture and analyze web-scale data. This book presents the Lambda Architecture, a scalable, easy-to-understand approach that can be built and run by a small team. You'll explore the theory of big data systems and how to implement them in practice. In addition to discovering a general framework for processing big data, you'll learn specific technologies like Hadoop, Storm, and NoSQL databases.
This book requires no previous exposure to large-scale data analysis or NoSQL tools. Familiarity with traditional databases is helpful.
What's Inside
Introduction to big data systems
Real-time processing of web-scale data
Tools like Hadoop, Cassandra, and Storm
Extensions to traditional database skills
About the Authors
Nathan Marz is the creator of Apache Storm and the originator of the Lambda Architecture for big data systems. James Warren is an analytics architect with a background in machine learning and scientific computing.
  • Чтобы скачать этот файл зарегистрируйтесь и/или войдите на сайт используя форму сверху.
  • Регистрация