Big Data. Najlepsze praktyki budowy skalowalnych systemów obsługi danych w czasie rzeczywistym
- Autorzy:
- Nathan Marz, James Warren
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- 6.0/6 Opinie: 3
- Stron:
- 352
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis ebooka: Big Data. Najlepsze praktyki budowy skalowalnych systemów obsługi danych w czasie rzeczywistym
Dzięki tej książce nauczysz się budować tego rodzaju architekturę. Zapoznasz się z technologią wykorzystywania klastrów maszyn. Dowiesz się, jak działają narzędzia przeznaczone specjalnie do przechwytywania i analizy danych na wielką skalę. W książce zaprezentowano łatwe do zrozumienia podejście do obsługi systemów wielkich zbiorów danych, które mogą być budowane i uruchamiane przez niewielki zespół. Nie zabrakło też wyczerpującego opisu praktycznej implementacji systemu Big Data z wykorzystaniem rzeczywistego przykładu.
W tej książce znajdziesz:
- teoretyczne podstawy koncepcji systemów Big Data
- wskazówki umożliwiające optymalne wykorzystanie zasobów do obsługi danych
- wybór technik przetwarzania i obsługi wielkich ilości danych w czasie rzeczywistym
- zagadnienia dotyczące baz danych NoSQL, przetwarzania strumieniowego i zarządzania złożonością obliczeń przyrostowych
- informacje o praktycznym stosowaniu takich narzędzi jak Hadoop, Cassandra i Storm
- wskazówki umożliwiające poszerzenie wiedzy o zwykłych bazach danych
Big Data — to skalowalność i prostota obsługi wielkich ilości danych!
Big Data uczy budowania systemów wielkich zbiorów danych przy użyciu architektury zaprojektowanej specjalnie do przechwytywania i analizowania danych na skalę internetową. Ta książka prezentuje architekturę lambda, czyli skalowalne, łatwe do zrozumienia podejście umożliwiające budowanie i uruchamianie systemów danych przez niewielki zespół. Poznasz teorię systemów Big Data i sposoby implementacji ich w praktyce. Poza odkryciem ogólnego frameworku do przetwarzania wielkich zbiorów danych, nauczysz się konkretnych technologii, takich jak Hadoop, Storm oraz bazy danych NoSQL.
Co znajdziesz w środku:
- wprowadzenie do systemów Big Data;
- przetwarzanie w czasie rzeczywistym danych na skalę internetową;
- narzędzia, takie jak Hadoop, Cassandra i Storm;
- poszerzenie umiejętności związanych z tradycyjnymi bazami danych.
Nathan Marz jest twórcą projektu Apache Storm i autorem architektury lambda dla systemów Big Data. James Warren jest architektem analityki z doświadczeniem w uczeniu maszynowym i obliczeniach naukowych.
„Przewyższa indywidualne narzędzia lub platformy. Lektura obowiązkowa dla każdego, kto pracuje z systemami Big Data”.
Jonathan Esterhazy, Groupon
„Wyczerpująca tematycznie, oparta na przykładach podróż po architekturze lambda, z jej autorem w roli przewodnika”.
Mark Fisher, Pivotal
„Zawiera wiedzę, którą można nabyć tylko podczas pracy nad wieloma projektami Big Data. Lektura obowiązkowa”.
Pere Ferrera Bertran, Datasalt
„De facto przewodnik po optymalizowaniu potoków danych w przetwarzaniu wsadowym i zbliżonym do czasu rzeczywistego”.
Alex Holmes, autor książki Hadoop in Practice
Wybrane bestsellery
-
Tę książkę docenią wszyscy zainteresowani eksploracją danych i uczeniem maszynowym, którzy chcieliby pewnie poruszać się w świecie nauki o danych. Pokazano tu, w jaki sposób Excel pozwala zobrazować proces ich eksplorowania i jak działają poszczególne techniki w tym zakresie. Przejrzyście wyjaśni...
Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku
(40.20 zł najniższa cena z 30 dni)43.55 zł
67.00 zł(-35%) -
Power Apps to platforma stworzona przez Microsoft, umożliwiająca łatwe projektowanie, tworzenie i dostosowywanie aplikacji bez konieczności posiadania głębokiej wiedzy programistycznej. Z użyciem Power Apps można budować niestandardowe aplikacje, które efektywnie wspierają i automatyzują różne pr...
Power Apps. Kurs video. Tworzenie biznesowych aplikacji no-code Power Apps. Kurs video. Tworzenie biznesowych aplikacji no-code
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)89.54 zł
199.00 zł(-55%) -
Oto zwięzłe i równocześnie praktyczne kompendium, w którym znajdziesz 20 praktyk udanego planowania, analizy, specyfikacji, walidacji i zarządzania wymaganiami. Praktyki te są odpowiednie dla projektów zarządzanych zarówno w tradycyjny, jak i zwinny sposób, niezależnie od branży. Sprawią, że zesp...
Specyfikacja wymagań oprogramowania. Kluczowe praktyki analizy biznesowej Specyfikacja wymagań oprogramowania. Kluczowe praktyki analizy biznesowej
(40.20 zł najniższa cena z 30 dni)53.60 zł
67.00 zł(-20%) -
Oto drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie przewodnika po bibliotece Pandas. Dzięki tej przystępnej książce nauczysz się w pełni korzystać z możliwości oferowanych przez bibliotekę, nawet jeśli dopiero zaczynasz przygodę z analizą danych w Pythonie. Naukę rozpoczniesz z użyciem rzeczywisteg...
Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II
(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)70.85 zł
109.00 zł(-35%) -
Agile i Scrum, Scrum i Agile. Opanowawszy branżę IT, powoli, ale konsekwentnie, zdobywają inne biznesowe przyczółki i rozgaszczają się w firmach na dobre… Albo niedobre, gdy budzą niezrozumienie, protesty, a czasem nawet chęć ucieczki! Agile i Scrum brzmią tak nowocześnie, w teorii świetnie...(23.94 zł najniższa cena z 30 dni)
25.92 zł
39.90 zł(-35%) -
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć ...
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
W tej książce znajdziesz wszystkie informacje, które są Ci potrzebne do stworzenia środowiska sprzyjającego tworzeniu innowacyjnych rozwiązań. Dowiesz się, jak dostrzegać i wykorzystywać naturalne talenty każdego członka zespołu. Zapoznasz się z szeregiem praktycznych wskazówek, dzięki którym zid...
Decyzyjni. Jak zwykli ludzie kreują niezwykłe produkty Decyzyjni. Jak zwykli ludzie kreują niezwykłe produkty
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Ta książka jest trzecim, starannie zaktualizowanym wydaniem wyczerpującego przewodnika po narzędziach analitycznych Pythona. Uwzględnia Pythona 3.0 i bibliotekę pandas 1.4. Została napisana w przystępny sposób, a poszczególne zagadnienia bogato zilustrowano przykładami, studiami rzeczywistych prz...
Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III
(71.40 zł najniższa cena z 30 dni)77.35 zł
119.00 zł(-35%) -
Oto wyczerpujący przewodnik po sposobach wykorzystywania kanałów komunikacji wirtualnej w nawiązywaniu kontaktów biznesowych i przeprowadzaniu procesów sprzedażowych w taki sposób, by zakończyły się sfinalizowaniem transakcji. Zaprezentowano tu spójny system rozmów wideo, rozmów telefonicznych, S...
Sprzedaż wirtualna, zyski realne. Jak wykorzystywać technologie do skutecznej komunikacji z nabywcami Sprzedaż wirtualna, zyski realne. Jak wykorzystywać technologie do skutecznej komunikacji z nabywcami
(17.90 zł najniższa cena z 30 dni)17.90 zł
59.00 zł(-70%) -
Naglący termin, niedoczas, permanentne opóźnienie - oto najwierniejsi towarzysze i zarazem najwięksi wrogowie kierownika projektu. Nawet certyfikowani project managerowie, ludzie z ogromną wiedzą i nie mniejszym doświadczeniem, raz po raz znajdują się w sytuacji, w której potrzeba naprawdę wielki...(35.40 zł najniższa cena z 30 dni)
38.35 zł
59.00 zł(-35%)
Ebooka "Big Data. Najlepsze praktyki budowy skalowalnych systemów obsługi danych w czasie rzeczywistym" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Big Data. Najlepsze praktyki budowy skalowalnych systemów obsługi danych w czasie rzeczywistym" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Big Data. Najlepsze praktyki budowy skalowalnych systemów obsługi danych w czasie rzeczywistym" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- Tytuł oryginału:
- Big Data: Principles and best practices of scalable realtime data systems
- Tłumaczenie:
- Lech Lachowski
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-283-1892-2, 9788328318922
- Data wydania książki drukowanej:
- 2016-02-18
- ISBN Ebooka:
- 978-83-283-1895-3, 9788328318953
- Data wydania ebooka:
- 2016-02-18 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Format:
- 168x237
- Numer z katalogu:
- 42001
- druk na żądanie!
- dnż
- Rozmiar pliku Pdf:
- 7.9MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 6.8MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 16.3MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF
- Przykłady na ftp
Ebook zawiera materiały dodatkowe, które możesz pobrać z serwera FTP - link znajdziesz na stronie redakcyjnej.
Spis treści ebooka
- 1.1. Zawartość książki (20)
- 1.2. Skalowanie tradycyjnej bazy danych (21)
- 1.2.1. Skalowanie za pomocą kolejki (22)
- 1.2.2. Skalowanie przez sharding bazy danych (22)
- 1.2.3. Rozpoczynają się problemy z odpornością na błędy (23)
- 1.2.4. Problemy z uszkodzeniem danych (24)
- 1.2.5. Co poszło nie tak? (24)
- 1.2.6. W jaki sposób techniki Big Data mogą pomóc? (24)
- 1.3. NoSQL nie jest panaceum (25)
- 1.4. Pierwsze zasady (25)
- 1.5. Wymagane właściwości systemu Big Data (26)
- 1.5.1. Niezawodność i odporność na błędy (26)
- 1.5.2. Odczytywanie i aktualizowanie z niską latencją (27)
- 1.5.3. Skalowalność (27)
- 1.5.4. Uogólnienie (27)
- 1.5.5. Rozszerzalność (27)
- 1.5.6. Zapytania ad hoc (28)
- 1.5.7. Minimalna konserwacja (28)
- 1.5.8. Debugowalność (28)
- 1.6. Problemy z architekturami w pełni przyrostowymi (29)
- 1.6.1. Złożoność operacyjna (29)
- 1.6.2. Ekstremalna złożoność osiągania spójności ostatecznej (30)
- 1.6.3. Brak odporności na ludzkie błędy (32)
- 1.6.4. Rozwiązanie w pełni przyrostowe w porównaniu z architekturą lambda (32)
- 1.7. Architektura lambda (34)
- 1.7.1. Warstwa przetwarzania wsadowego (36)
- 1.7.2. Warstwa obsługująca (37)
- 1.7.3. Warstwy przetwarzania wsadowego i obsługująca zapewniają niemal wszystkie właściwości (37)
- 1.7.4. Warstwa przetwarzania czasu rzeczywistego (39)
- 1.8. Najnowsze trendy w technologii (41)
- 1.8.1. Procesory nie stają się coraz szybsze (42)
- 1.8.2. Elastyczne chmury (42)
- 1.8.3. Dynamiczny ekosystem open source dla Big Data (42)
- 1.9. Przykładowa aplikacja: SuperWebAnalytics.com (44)
- 1.10. Podsumowanie (44)
- 2.1. Właściwości danych (51)
- 2.1.1. Dane są surowe (53)
- 2.1.2. Dane są niemutowalne (56)
- 2.1.3. Dane są wiecznie prawdziwe (59)
- 2.2. Reprezentacja danych za pomocą modelu opartego na faktach (60)
- 2.2.1. Przykładowe fakty i ich właściwości (60)
- 2.2.2. Korzyści ze stosowania modelu opartego na faktach (62)
- 2.3. Schematy graficzne (66)
- 2.3.1. Elementy schematu graficznego (66)
- 2.3.2. Potrzeba zapewnienia egzekwowalności schematu (67)
- 2.4. Kompletny model danych dla aplikacji SuperWebAnalytics.com (68)
- 2.5. Podsumowanie (70)
- 3.1. Dlaczego framework serializacji? (72)
- 3.2. Apache Thrift (72)
- 3.2.1. Węzły (73)
- 3.2.2. Krawędzie (73)
- 3.2.3. Właściwości (74)
- 3.2.4. Połączenie wszystkich elementów w obiekty danych (75)
- 3.2.5. Ewolucja schematu (75)
- 3.3. Ograniczenia frameworku serializacji (76)
- 3.4. Podsumowanie (78)
- 4.1. Wymagania dotyczące przechowywania głównego zbioru danych (80)
- 4.2. Wybór rozwiązania pamięci masowej dla warstwy przetwarzania wsadowego (81)
- 4.2.1. Użycie magazynu danych klucz-wartość dla głównego zbioru danych (82)
- 4.2.2. Rozproszone systemy plików (82)
- 4.3. Sposób działania rozproszonych systemów plików (83)
- 4.4. Przechowywanie głównego zbioru danych z wykorzystaniem rozproszonego systemu plików (85)
- 4.5. Partycjonowanie pionowe (86)
- 4.6. Niskopoziomowy charakter rozproszonych systemów plików (87)
- 4.7. Przechowywanie głównego zbioru danych aplikacji SuperWebAnalytics.com w rozproszonym systemie plików (89)
- 4.8. Podsumowanie (90)
- 5.1. Korzystanie z Hadoop Distributed File System (92)
- 5.1.1. Problem małych plików (93)
- 5.1.2. Dążenie do wyższego poziomu abstrakcji (93)
- 5.2. Przechowywanie danych w warstwie przetwarzania wsadowego z wykorzystaniem biblioteki Pail (94)
- 5.2.1. Podstawowe operacje biblioteki Pail (95)
- 5.2.2. Serializacja i umieszczanie obiektów w wiaderkach (96)
- 5.2.3. Operacje przetwarzania wsadowego z wykorzystaniem biblioteki Pail (98)
- 5.2.4. Partycjonowanie pionowe z wykorzystaniem biblioteki Pail (99)
- 5.2.5. Formaty plików i kompresja biblioteki Pail (100)
- 5.2.6. Podsumowanie zalet biblioteki Pail (101)
- 5.3. Przechowywanie głównego zbioru danych dla aplikacji SuperWebAnalytics.com (102)
- 5.3.1. Ustrukturyzowane wiaderko dla obiektów Thrift (103)
- 5.3.2. Podstawowe wiaderko dla aplikacji SuperWebAnalytics.com (104)
- 5.3.3. Podział wiaderka w celu pionowego partycjonowania zbioru danych (104)
- 5.4. Podsumowanie (107)
- 6.1. Przykłady do rozważenia (110)
- 6.1.1. Liczba odsłon w czasie (110)
- 6.1.2. Inferencja płci (111)
- 6.1.3. Punkty wpływu (111)
- 6.2. Obliczenia w warstwie przetwarzania wsadowego (112)
- 6.3. Porównanie algorytmów ponownego obliczania z algorytmami przyrostowymi (114)
- 6.3.1. Wydajność (116)
- 6.3.2. Odporność na ludzkie błędy (117)
- 6.3.3. Ogólność algorytmów (117)
- 6.3.4. Wybór stylu algorytmu (118)
- 6.4. Skalowalność w warstwie przetwarzania wsadowego (119)
- 6.5. MapReduce: paradygmat dla obliczeń Big Data (119)
- 6.5.1. Skalowalność (121)
- 6.5.2. Odporność na błędy (123)
- 6.5.3. Ogólność MapReduce (123)
- 6.6. Niskopoziomowy charakter MapReduce (125)
- 6.6.1. Wieloetapowe obliczenia są nienaturalne (125)
- 6.6.2. Operacje łączenia są bardzo skomplikowane do ręcznej implementacji (126)
- 6.6.3. Wykonywanie logiczne jest ściśle powiązane z fizycznym (128)
- 6.7. Diagramy potokowe: wyższy poziom sposobu myślenia na temat obliczeń wsadowych (129)
- 6.7.1. Koncepcje diagramów potokowych (129)
- 6.7.2. Wykonywanie diagramów potokowych poprzez MapReduce (134)
- 6.7.3. Agregator łączący (134)
- 6.7.4. Przykłady diagramów potokowych (136)
- 6.8. Podsumowanie (136)
- 7.1. Przykład ilustracyjny (140)
- 7.2. Typowe pułapki narzędzi do przetwarzania danych (142)
- 7.2.1. Języki niestandardowe (142)
- 7.2.2. Słabo komponowalne abstrakcje (143)
- 7.3. Wprowadzenie do JCascalog (144)
- 7.3.1. Model danych JCascalog (144)
- 7.3.2. Struktura zapytania JCascalog (145)
- 7.3.3. Kwerendowanie wielu zbiorów danych (147)
- 7.3.4. Grupowanie i agregatory (150)
- 7.3.5. Analiza przykładowego zapytania (150)
- 7.3.6. Niestandardowe operacje predykatów (153)
- 7.4. Kompozycja (158)
- 7.4.1. Łączenie podzapytań (158)
- 7.4.2. Podzapytania tworzone dynamicznie (159)
- 7.4.3. Makra predykatów (162)
- 7.4.4. Makra predykatów tworzone dynamicznie (164)
- 7.5. Podsumowanie (166)
- 8.1. Projekt warstwy przetwarzania wsadowego aplikacji SuperWebAnalytics.com (168)
- 8.1.1. Obsługiwane zapytania (168)
- 8.1.2. Obrazy wsadowe (169)
- 8.2. Przegląd przepływu pracy (172)
- 8.3. Przyjmowanie nowych danych (174)
- 8.4. Normalizacja adresów URL (174)
- 8.5. Normalizacja identyfikatorów użytkowników (175)
- 8.6. Usuwanie zduplikowanych odsłon (180)
- 8.7. Obliczanie obrazów wsadowych (180)
- 8.7.1. Liczba odsłon w czasie (180)
- 8.7.2. Liczba unikatowych użytkowników w czasie (181)
- 8.7.3. Analiza współczynnika odrzuceń (182)
- 8.8. Podsumowanie (183)
- 9.1. Punkt startowy (186)
- 9.2. Przygotowanie przepływu pracy (187)
- 9.3. Przyjmowanie nowych danych (187)
- 9.4. Normalizacja adresów URL (191)
- 9.5. Normalizacja identyfikatorów użytkowników (192)
- 9.6. Usuwanie zduplikowanych odsłon (197)
- 9.7. Obliczanie obrazów wsadowych (197)
- 9.7.1. Liczba odsłon w czasie (197)
- 9.7.2. Liczba unikatowych użytkowników w czasie (200)
- 9.7.3. Analiza współczynnika odrzuceń (201)
- 9.8. Podsumowanie (204)
- 10.1. Metryki wydajności dla warstwy obsługującej (209)
- 10.2. Rozwiązanie warstwy obsługującej dotyczące problemu wyboru między normalizacją a denormalizacją (211)
- 10.3. Wymagania względem bazy danych warstwy obsługującej (213)
- 10.4. Projektowanie warstwy obsługującej dla aplikacji SuperWebAnalytics.com (215)
- 10.4.1. Liczba odsłon w czasie (215)
- 10.4.2. Liczba użytkowników w czasie (216)
- 10.4.3. Analiza współczynnika odrzuceń (217)
- 10.5. Porównanie z rozwiązaniem w pełni przyrostowym (217)
- 10.5.1. W pełni przyrostowe rozwiązanie problemu liczby unikatowych użytkowników w czasie (218)
- 10.5.2. Porównanie z rozwiązaniem opartym na architekturze lambda (224)
- 10.6. Podsumowanie (224)
- 11.1. Podstawy ElephantDB (228)
- 11.1.1. Tworzenie obrazu w ElephantDB (228)
- 11.1.2. Serwowanie obrazu w ElephantDB (229)
- 11.1.3. Korzystanie z ElephantDB (229)
- 11.2. Budowanie warstwy obsługującej dla aplikacji SuperWebAnalytics.com (231)
- 11.2.1. Liczba odsłon w czasie (231)
- 11.2.2. Liczba unikatowych użytkowników w czasie (234)
- 11.2.3. Analiza współczynnika odrzuceń (235)
- 11.3. Podsumowanie (236)
- 12.1. Obliczanie obrazów czasu rzeczywistego (241)
- 12.2. Przechowywanie obrazów czasu rzeczywistego (242)
- 12.2.1. Dokładność ostateczna (243)
- 12.2.2. Ilość stanu przechowywanego w warstwie przetwarzania czasu rzeczywistego (244)
- 12.3. Wyzwania obliczeń przyrostowych (245)
- 12.3.1. Słuszność twierdzenia CAP (245)
- 12.3.2. Kompleksowa interakcja między twierdzeniem CAP a algorytmami przyrostowymi (247)
- 12.4. Porównanie aktualizacji asynchronicznych z synchronicznymi (249)
- 12.5. Wygaszanie obrazów czasu rzeczywistego (250)
- 12.6. Podsumowanie (253)
- 13.1. Model danych Cassandry (256)
- 13.2. Korzystanie z bazy danych Cassandra (257)
- 13.2.1. Zaawansowane funkcje Cassandry (259)
- 13.3. Podsumowanie (259)
- 14.1. Kolejkowanie (262)
- 14.1.1. Serwery kolejek pojedynczego konsumenta (263)
- 14.1.2. Kolejki wielu konsumentów (264)
- 14.2. Przetwarzanie strumieniowe (265)
- 14.2.1. Kolejki i procesy robocze (266)
- 14.2.2. Pułapki paradygmatu "kolejki i procesy robocze" (267)
- 14.3. Pojedyncze przetwarzanie strumieniowe wyższego poziomu (268)
- 14.3.1. Model Storm (268)
- 14.3.2. Zapewnianie przetwarzania komunikatów (272)
- 14.4. Warstwa przetwarzania czasu rzeczywistego dla aplikacji SuperWebAnalytics.com (274)
- 14.4.1. Struktura topologii (277)
- 14.5. Podsumowanie (278)
- 15.1. Definiowanie topologii za pomocą Apache Storm (281)
- 15.2. Klastry Apache Storm i wdrażanie topologii (284)
- 15.3. Gwarantowanie przetwarzania komunikatów (286)
- 15.4. Implementacja warstwy przetwarzania czasu rzeczywistego aplikacji SuperWebAnalytics.com dla liczby unikatowych użytkowników w czasie (288)
- 15.5. Podsumowanie (292)
- 16.1. Osiąganie semantyki "dokładnie raz" (294)
- 16.1.1. Ściśle uporządkowane przetwarzanie (294)
- 16.1.2. Mikrowsadowe przetwarzanie strumieniowe (295)
- 16.1.3. Topologie przetwarzania mikrowsadowego (296)
- 16.2. Podstawowe koncepcje mikrowsadowego przetwarzania strumieniowego (299)
- 16.3. Rozszerzanie diagramów potokowych dla przetwarzania mikrowsadowego (300)
- 16.4. Dokończenie warstwy przetwarzania czasu rzeczywistego dla aplikacji SuperWebAnalytics.com (302)
- 16.4.1. Liczba odsłon w czasie (302)
- 16.4.2. Analiza współczynnika odrzuceń (302)
- 16.5. Inne spojrzenie na przykład analizy współczynnika odrzuceń (307)
- 16.6. Podsumowanie (308)
- 17.1. Korzystanie z interfejsu Trident (310)
- 17.2. Dokończenie warstwy przetwarzania czasu rzeczywistego dla aplikacji SuperWebAnalytics.com (313)
- 17.2.1. Liczba odsłon w czasie (314)
- 17.2.2. Analiza współczynnika odrzuceń (316)
- 17.3. W pełni odporne na błędy przetwarzanie mikrowsadowe z utrzymywaniem stanu w pamięci (322)
- 17.4. Podsumowanie (323)
- 18.1. Definiowanie systemów danych (325)
- 18.2. Warstwa przetwarzania wsadowego i warstwa obsługująca (327)
- 18.2.1. Przyrostowe przetwarzanie wsadowe (328)
- 18.2.2. Pomiar i optymalizacja wykorzystania zasobów przez warstwę przetwarzania wsadowego (335)
- 18.3. Warstwa przetwarzania czasu rzeczywistego (339)
- 18.4. Warstwa zapytań (340)
- 18.5. Podsumowanie (341)
Przedmowa (11)
Podziękowania (13)
O książce (17)
Rozdział 1. Nowy paradygmat dla Big Data (19)
CZĘŚĆ I. WARSTWA PRZETWARZANIA WSADOWEGO (47)
Rozdział 2. Model danych dla Big Data (49)
Rozdział 3. Model danych dla Big Data: ilustracja (71)
Rozdział 4. Przechowywanie danych w warstwie przetwarzania wsadowego (79)
Rozdział 5. Przechowywanie danych w warstwie przetwarzania wsadowego: ilustracja (91)
Rozdział 6. Warstwa przetwarzania wsadowego (109)
Rozdział 7. Warstwa przetwarzania wsadowego: ilustracja (139)
Rozdział 8. Przykładowa warstwa przetwarzania wsadowego: architektura i algorytmy (167)
Rozdział 9. Przykładowa warstwa przetwarzania wsadowego: implementacja (185)
CZĘŚĆ II. WARSTWA OBSŁUGUJĄCA (205)
Rozdział 10. Warstwa obsługująca (207)
Rozdział 11. Warstwa obsługująca: ilustracja (227)
CZĘŚĆ III. WARSTWA PRZETWARZANIA CZASU RZECZYWISTEGO (237)
Rozdział 12. Obrazy czasu rzeczywistego (239)
Rozdział 13. Obrazy czasu rzeczywistego: ilustracja (255)
Rozdział 14. Kolejkowanie i przetwarzanie strumieniowe (261)
Rozdział 15. Kolejkowanie i przetwarzanie strumieniowe: ilustracja (281)
Rozdział 16. Mikrowsadowe przetwarzanie strumieniowe (293)
Rozdział 17. Mikrowsadowe przetwarzanie strumieniowe: ilustracja (309)
Rozdział 18. Tajniki architektury lambda (325)
Skorowidz (343)
Helion - inne książki
-
ChatGPT wywołał wstrząs w branży technologicznej. Programiści i wynalazcy otrzymali niesamowite możliwości dostępne na wyciągnięcie ręki. Interfejs API OpenAI i towarzyszące mu biblioteki stanowią gotowe rozwiązanie dla każdego twórcy aplikacji opartych na sztucznej inteligencji. Programista za p...
Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem GPT-4 i ChatGPT. Buduj inteligentne chatboty, generatory treści i fascynujące projekty Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem GPT-4 i ChatGPT. Buduj inteligentne chatboty, generatory treści i fascynujące projekty
(35.40 zł najniższa cena z 30 dni)38.35 zł
59.00 zł(-35%) -
Ta książka pomoże Ci się przygotować do pracy na stanowisku testera oprogramowania, a także zapewni wsparcie podczas wykonywania nowych zadań. Znajdziesz tu dokładne omówienie podstaw testowania, jego różnych rodzajów i poziomów w odniesieniu do zastosowania na różnych etapach pracy nad projektem...
Tester samouk. Praktyczny przewodnik po testowaniu oprogramowania na bazie gotowego projektu Tester samouk. Praktyczny przewodnik po testowaniu oprogramowania na bazie gotowego projektu
(35.40 zł najniższa cena z 30 dni)38.35 zł
59.00 zł(-35%) -
Czym jest inżynieria wymagań? To systematyczne podejście do pozyskiwania i dokumentowania wymagań, a także zarządzania nimi. Polega na zrozumieniu potrzeb i oczekiwań interesariuszy, a następnie opisaniu, za pomocą wymagań, systemu, który je spełnia.
Certyfikowany inżynier wymagań. Na podstawie IREB CPRE. Poziom podstawowy Certyfikowany inżynier wymagań. Na podstawie IREB CPRE. Poziom podstawowy
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Dzięki tej książce nauczysz się gromadzić publicznie dostępne informacje, korzystać z wiedzy o cyklu życia wrażliwych danych i przekształcać je w informacje wywiadowcze przydatne dla zespołów zajmujących się bezpieczeństwem. Opanujesz proces gromadzenia i analizy danych, poznasz również strategie...
Prawdziwa głębia OSINT. Odkryj wartość danych Open Source Intelligence Prawdziwa głębia OSINT. Odkryj wartość danych Open Source Intelligence
(59.40 zł najniższa cena z 30 dni)64.35 zł
99.00 zł(-35%) -
Oto kompleksowe omówienie sposobów wdrażania najnowszych dostępnych środków zabezpieczających systemy linuksowe. Z książki dowiesz się, jak skonfigurować laboratorium do ćwiczeń praktycznych, tworzyć konta użytkowników z odpowiednimi poziomami uprawnień, chronić dane dzięki uprawnieniom i szyfrow...
Bezpieczeństwo systemu Linux. Hardening i najnowsze techniki zabezpieczania przed cyberatakami. Wydanie III Bezpieczeństwo systemu Linux. Hardening i najnowsze techniki zabezpieczania przed cyberatakami. Wydanie III
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
To dziewiąte wydanie znakomitego podręcznika programowania dla początkujących, starannie zaktualizowane i uzupełnione o informacje dotyczące Java Platform, Standard Edition 17. Książka rozpoczyna się od solidnej dawki wiedzy o kompilacji i uruchamianiu programu w Javie, słowach kluczowych i istot...(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)
83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
Jesteś specjalistą IT. I jesteś dobry w tym, co robisz. Masz wiedzę, doświadczenie, chcesz się nimi podzielić z innymi, pomóc im radzić sobie z problemami, które sam już dawno rozwiązałeś, może także zaprezentować się od tej strony przyszłym pracodawcom i zleceniodawcom, tylko... kto - poza Tobą ...
Marka osobista w branży IT. Jak ją zbudować i rozwijać Marka osobista w branży IT. Jak ją zbudować i rozwijać
(29.94 zł najniższa cena z 30 dni)32.43 zł
49.90 zł(-35%) -
MikroTik, łotewska firma z siedzibą w Rydze, od lat produkuje sprzęt sieciowy. Przystępna cena i świetna jakość sprawiły, że urządzenia sygnowane logo MikroTik zdobyły niezwykłą popularność - po produkty łotewskiej marki sięga się coraz częściej. Jeśli planujesz zmodernizować lub zbudować sieć i ...
Konfiguracja usług sieciowych na urządzeniach MikroTik Konfiguracja usług sieciowych na urządzeniach MikroTik
(47.40 zł najniższa cena z 30 dni)51.35 zł
79.00 zł(-35%) -
To drugie, zaktualizowane wydanie przewodnika po systemie Prometheus. Znajdziesz w nim wyczerpujące wprowadzenie do tego oprogramowania, a także wskazówki dotyczące monitorowania aplikacji i infrastruktury, tworzenia wykresów, przekazywania ostrzeżeń, bezpośredniej instrumentacji kodu i pobierani...
Prometheus w pełnej gotowości. Jak monitorować pracę infrastruktury i wydajność działania aplikacji. Wydanie II Prometheus w pełnej gotowości. Jak monitorować pracę infrastruktury i wydajność działania aplikacji. Wydanie II
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)57.84 zł
89.00 zł(-35%) -
Dzięki tej książce zrozumiesz bazowe koncepcje programowania funkcyjnego i przekonasz się, że możesz włączać je do kodu bez rezygnacji z paradygmatu obiektowego. Dowiesz się również, kiedy w swojej codziennej pracy używać takich opcji jak niemutowalność i funkcje czyste i dlaczego warto to robić....
Java. Podejście funkcyjne. Rozszerzanie obiektowego kodu Javy o zasady programowania funkcyjnego Java. Podejście funkcyjne. Rozszerzanie obiektowego kodu Javy o zasady programowania funkcyjnego
(52.20 zł najniższa cena z 30 dni)56.55 zł
87.00 zł(-35%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Big Data. Najlepsze praktyki budowy skalowalnych systemów obsługi danych w czasie rzeczywistym Nathan Marz, James Warren (3) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.
(3)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
więcej opinii