Большие данные: принципы и лучшие практики масштабируемых систем обработки данных в реальном времени на русском
#2669508
Big Data: Principles and best practices of scalable realtime data systems (978-1638351108)
Купить и скачать электронную книгу в форматах PDF, EPUB, FB2, MOBI
James Warren | #40: Системы управления информацией
Краткое содержание
Книга «Большие данные» учит создавать системы обработки больших данных , используя архитектуру, которая задействует кластерное оборудование, а также новые инструменты, специально разработанные для сбора и анализа данных в масштабах веб-приложений. В ней описывается масштабируемый и простой для понимания подход к системам обработки больших данных , которые может создать и запустить небольшая команда. Следуя реалистичному примеру, книга знакомит читателей с теорией систем обработки больших данных , их практической реализацией, а также развертыванием и эксплуатацией после создания.
О книге
Приложения веб-масштаба, такие как социальные сети, системы анализа данных в реальном времени или сайты электронной коммерции, обрабатывают огромные объемы данных, скорость и объем которых превышают возможности традиционных систем баз данных. Для таких приложений требуются архитектуры, построенные на основе кластеров машин, способных хранить и обрабатывать данные любого размера и скорости. К счастью, масштабируемость и простота не являются взаимоисключающими понятиями.
Книга «Большие данные» научит вас создавать системы обработки больших данных, используя архитектуру, специально разработанную для сбора и анализа данных в масштабах веб-приложений. В книге представлена лямбда-архитектура — масштабируемый, простой для понимания подход, который может быть реализован и запущен небольшой командой. Вы изучите теорию систем обработки больших данных и способы их практической реализации. Помимо общего подхода к обработке больших данных , вы познакомитесь с конкретными технологиями, такими как Hadoop, Storm и базы данных NoSQL.
Для чтения этой книги не требуется предварительного опыта в крупномасштабном анализе данных или работе с инструментами NoSQL. Знание традиционных баз данных будет полезным.
Что внутри?
Об авторах
Натан Марз — создатель Apache Storm и разработчик лямбда-архитектуры для систем обработки больших данных . Джеймс Уоррен — архитектор аналитических систем с опытом работы в области машинного обучения и научных вычислений.
Оглавление
Книга «Большие данные» учит создавать системы обработки больших данных , используя архитектуру, которая задействует кластерное оборудование, а также новые инструменты, специально разработанные для сбора и анализа данных в масштабах веб-приложений. В ней описывается масштабируемый и простой для понимания подход к системам обработки больших данных , которые может создать и запустить небольшая команда. Следуя реалистичному примеру, книга знакомит читателей с теорией систем обработки больших данных , их практической реализацией, а также развертыванием и эксплуатацией после создания.
О книге
Приложения веб-масштаба, такие как социальные сети, системы анализа данных в реальном времени или сайты электронной коммерции, обрабатывают огромные объемы данных, скорость и объем которых превышают возможности традиционных систем баз данных. Для таких приложений требуются архитектуры, построенные на основе кластеров машин, способных хранить и обрабатывать данные любого размера и скорости. К счастью, масштабируемость и простота не являются взаимоисключающими понятиями.
Книга «Большие данные» научит вас создавать системы обработки больших данных, используя архитектуру, специально разработанную для сбора и анализа данных в масштабах веб-приложений. В книге представлена лямбда-архитектура — масштабируемый, простой для понимания подход, который может быть реализован и запущен небольшой командой. Вы изучите теорию систем обработки больших данных и способы их практической реализации. Помимо общего подхода к обработке больших данных , вы познакомитесь с конкретными технологиями, такими как Hadoop, Storm и базы данных NoSQL.
Для чтения этой книги не требуется предварительного опыта в крупномасштабном анализе данных или работе с инструментами NoSQL. Знание традиционных баз данных будет полезным.
Что внутри?
- Введение в системы обработки больших данных
- Обработка данных веб-масштаба в режиме реального времени.
- Инструменты, такие как Hadoop, Cassandra и Storm.
- Расширение традиционных навыков работы с базами данных.
Об авторах
Натан Марз — создатель Apache Storm и разработчик лямбда-архитектуры для систем обработки больших данных . Джеймс Уоррен — архитектор аналитических систем с опытом работы в области машинного обучения и научных вычислений.
Оглавление
- Новая парадигма для больших данных
- Модель данных для больших данных
- Модель данных для больших данных : иллюстрация
- Хранение данных на пакетном уровне
- Хранение данных на пакетном уровне: иллюстрация
- Пакетный слой
- Пакетный слой: Иллюстрация
- Пример пакетного слоя: архитектура и алгоритмы.
- Пример пакетного слоя: реализация
- Слой для подачи
- Слой для подачи: Иллюстрация
- Отображение в реальном времени
- Отображение в реальном времени: Иллюстрация
- Обработка очередей и потоковая обработка
- Обработка очередей и потоковая обработка: иллюстрация
- Обработка микропакетных потоков
- Микропакетная обработка потоковых данных: иллюстрация
- Лямбда-архитектура подробно.