Hadoop в действии

Этот товар закончился.

Описание и характеристики

Обработка больших массивов данных с помощью традиционных СУБД может оказаться трудным делом. Apache Hadoop — это каркас для разработки приложений, предназначенных для выполнения в распределенном кластере, без применения SQL. Такие приложения прекрасно масштабируются и могут обрабатывать гигантские массивы данных. Если вам требуется произвести анализ данных, то Hadoop - как раз то, что надо. . .Прочитав эту книгу, вы познакомитесь с предметом и научитесь писать программы в стиле MapReduce. После нескольких простых примеров автор быстро переходит к вопросу об использовании Hadoop для решения более сложных задач анализа данных. Описываются рекомендованные приемы и паттерны проектирования, полезные при программировании для MapReduce. . .Для чтения книги требуется знание основ языка Java. Некоторое знакомство с математической статистикой поможет разобраться в более сложных примерах. .
ID товара 2445349
Издательство ДМК Пресс
Год издания
ISBN 978-5-97060-156-3, 978-5-9706-0156-3
Количество страниц 424
Размер 2.2x14x20
Тип обложки Мягкий переплёт
Тираж 100
Вес, г 490

Отзывы

15 бонусов

за полезный отзыв длиной от 300 символов

15 бонусов

если купили в интернет-магазине «Читай-город»

Полные правила начисления бонусов за отзывы
Оставьте отзыв и получите бонусы
Оставьте первый отзыв и получите за него бонусы.
Это поможет другим покупателям сделать правильный выбор.
Обработка больших массивов данных с помощью традиционных СУБД может оказаться трудным делом. Apache Hadoop — это каркас для разработки приложений, предназначенных для выполнения в распределенном кластере, без применения SQL. Такие приложения прекрасно масштабируются и могут обрабатывать гигантские массивы данных. Если вам требуется произвести анализ данных, то Hadoop - как раз то, что надо. . .Прочитав эту книгу, вы познакомитесь с предметом и научитесь писать программы в стиле MapReduce. После нескольких простых примеров автор быстро переходит к вопросу об использовании Hadoop для решения более сложных задач анализа данных. Описываются рекомендованные приемы и паттерны проектирования, полезные при программировании для MapReduce. . .Для чтения книги требуется знание основ языка Java. Некоторое знакомство с математической статистикой поможет разобраться в более сложных примерах. .