Big Data: Principii și bune practici ale sistemelor scalabile de date în timp real

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o explorare detaliată a arhitecturii Lambda, a componentelor sale și a aplicării sale în gestionarea datelor mari. În timp ce multe recenzii laudă teoria și claritatea conținutului, există probleme cu legarea fizică a cărții și unele preocupări cu privire la implementarea practică.

⬤ Explicație bine organizată și detaliată a arhitecturii Lambda și a conceptelor big data.
⬤ Perspective teoretice clare până la nivel de octet.
⬤ Utilă pentru înțelegerea complexității big data.
⬤ Potrivit atât pentru începători, cât și pentru dezvoltatori experimentați; abordează eficient problemele din lumea reală.
⬤ Oferă o scufundare profundă în stratul batch și pseudomodele.

⬤ Legare fizică și asamblare de slabă calitate
⬤ unele exemplare se destramă.
⬤ Soluții practice sau actualizări limitate pentru arhitectura discutată, ceea ce face ca o parte din conținut să pară învechit.
⬤ Unii cititori consideră că abordarea este lipsită de detalii de implementare aplicabile pentru cadrele actuale.
⬤ Nu toți cititorii înțeleg ușor conceptele
⬤ unii s-au simțit confuzi.

(pe baza a 60 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Big Data: Principles and Best Practices of Scalable Realtime Data Systems

Conținutul cărții:

Rezumat

Big Data vă învață să construiți sisteme big data folosind o arhitectură care profită de hardware-ul clusterizat împreună cu noi instrumente concepute special pentru a capta și analiza date la scară web. Cartea descrie o abordare scalabilă și ușor de înțeles a sistemelor big data care pot fi construite și rulate de o echipă mică. Urmărind un exemplu realist, această carte îi ghidează pe cititori prin teoria sistemelor big data, cum să le implementeze în practică și cum să le implementeze și să le opereze odată ce au fost construite.

Achiziționarea cărții tipărite include o carte electronică gratuită în format PDF, Kindle și ePub de la Manning Publications.

Despre carte

Aplicațiile la scară web, cum ar fi rețelele sociale, analiza în timp real sau site-urile de comerț electronic, gestionează o cantitate mare de date, al căror volum și viteză depășesc limitele sistemelor tradiționale de baze de date. Aceste aplicații necesită arhitecturi construite în jurul unor clustere de mașini pentru a stoca și procesa date de orice dimensiune, sau viteză. Din fericire, amploarea și simplitatea nu se exclud reciproc.

Big Data vă învață să construiți sisteme big data utilizând o arhitectură concepută special pentru a capta și analiza date la scară web. Această carte prezintă arhitectura Lambda, o abordare scalabilă, ușor de înțeles, care poate fi construită și rulată de o echipă mică. Veți explora teoria sistemelor big data și modul de implementare a acestora în practică. Pe lângă descoperirea unui cadru general pentru procesarea datelor mari, veți învăța tehnologii specifice precum Hadoop, Storm și baze de date NoSQL.

Această carte nu necesită nicio expunere anterioară la analiza datelor la scară largă sau la instrumentele NoSQL. Familiarizarea cu bazele de date tradiționale este utilă.

Ce este în interior

⬤ Introducere la sistemele de date mari.

⬤ Procesarea în timp real a datelor la scară web.

⬤ Instrumente precum Hadoop, Cassandra și Storm.

⬤ Extensiuni ale abilităților de baze de date tradiționale.

Despre autori

Nathan Marz este creatorul Apache Storm și inițiatorul arhitecturii Lambda pentru sistemele big data. James Warren este un arhitect analitic cu o experiență în învățarea automată și calculul științific.

Tabla de conținut

⬤ O nouă paradigmă pentru Big Data.

PARTEA 1 - STRATUL BATCH.

⬤ Modele de date pentru Big Data.

⬤ Model de date pentru Big Data: Ilustrație.

⬤ Stocarea datelor pe stratul batch.

⬤ Stocarea datelor pe stratul de loturi: Ilustrație.

⬤ Capa de loturi.

⬤ Capa de loturi: Ilustrație.

⬤ Exemplu de strat batch: Arhitectură și algoritmi.

⬤ Un exemplu de strat batch: Implementare.

PARTEA 2 STRATUL DE SERVIRE.

⬤ Capa de deservire.

⬤ Capa de deservire: Ilustrație.

PARTEA 3 STRAT DE VITEZĂ.

⬤ Vizualizări în timp real.

⬤ Vizualizări în timp real: Ilustrație.

⬤  Coada și procesarea fluxurilor.

⬤ Cueuing și procesarea fluxului: Ilustrație.

⬤ Procesarea fluxului de microloturi.

⬤ Procesarea fluxului de microloturi: Ilustrație.

⬤ Arhitectura Lambda în profunzime.