Большие данные принципы и практика построения масштабируемых систем… (м) Марц
Этот товар закончился.
Описание и характеристики
Большие данные не требуют предварительного раскрытия для анализа крупномасштабных данных или инструментальных средств типа NoSQL. Знакомство с традиционными базами данных полезно, хотя и не обязательно. Цель данной книги - помочь читателю научиться анализировать информационные системы, разделяя сложные задачи на простые решения. Мы начнем изложение материала данной книги с рассмотрения основных принципов, а затем перейдем к необходимым свойствам каждого компонента архитектуры.
ID товара
2689905
Издательство
Вильямс
Год издания
2018
Количество страниц
368
Размер
1.6x16.6x23.5
Тип обложки
Мягкий переплёт
Тираж
300
Вес, г
490
Отзывы
15 бонусов
за полезный отзыв длиной от 300 символов
15 бонусов
если купили в интернет-магазине «Читай-город»
Оставьте отзыв и получите бонусы
Оставьте первый отзыв и получите за него бонусы.
Это поможет другим покупателям сделать правильный выбор.
Для таких веб-служб, как социальные сети, веб-аналитика и интеллектуальная электронная коммерция, нередко требуется управление данными в таких масштабах, которые слишком велики для традиционной базы данных. Сложность этой задачи возрастает по мере увеличения масштабов и требований, и поэтому большие данные - это не просто дубликат реляционных баз данных или развертывание новомодной технологии. Правда, масштабируемость и простота не исключают друг друга, а лишь требуют разных подходов. Для хранения и обработки данных в системах больших данных используется много работающих параллельно машин, и это представляет главные трудности, незнакомые большинству разработчиков. В этой книге поясняется, как строить подобные системы на основе архитектуры, в которой выгодно используется кластерное оборудование наряду с инструментальными средствами, специально предназначенными для фиксации и анализа данных в масштабе веб. В ней описывается масштабируемый и легко понятный подход к системам больших данных, которые может построить и сопровождать небольшая команда специалистов. Теория построения систем больших данных подается в этой книге на реальных примерах их реализации на практике.
Большие данные не требуют предварительного раскрытия для анализа крупномасштабных данных или инструментальных средств типа NoSQL. Знакомство с традиционными базами данных полезно, хотя и не обязательно. Цель данной книги - помочь читателю научиться анализировать информационные системы, разделяя сложные задачи на простые решения. Мы начнем изложение материала данной книги с рассмотрения основных принципов, а затем перейдем к необходимым свойствам каждого компонента архитектуры.
Большие данные не требуют предварительного раскрытия для анализа крупномасштабных данных или инструментальных средств типа NoSQL. Знакомство с традиционными базами данных полезно, хотя и не обязательно. Цель данной книги - помочь читателю научиться анализировать информационные системы, разделяя сложные задачи на простые решения. Мы начнем изложение материала данной книги с рассмотрения основных принципов, а затем перейдем к необходимым свойствам каждого компонента архитектуры.