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Big Data: Principles and Best Practices of Scalable Real-Time Data Systems - Brossura

 
9781617290343: Big Data: Principles and Best Practices of Scalable Real-Time Data Systems

Sinossi

Summary

Big Data teaches you to build big data systems using an architecture that takes advantage of clustered hardware along with new tools designed specifically to capture and analyze web-scale data. It describes a scalable, easy-to-understand approach to big data systems that can be built and run by a small team. Following a realistic example, this book guides readers through the theory of big data systems, how to implement them in practice, and how to deploy and operate them once they're built.

Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.

About the Book

Web-scale applications like social networks, real-time analytics, or e-commerce sites deal with a lot of data, whose volume and velocity exceed the limits of traditional database systems. These applications require architectures built around clusters of machines to store and process data of any size, or speed. Fortunately, scale and simplicity are not mutually exclusive.

Big Data teaches you to build big data systems using an architecture designed specifically to capture and analyze web-scale data. This book presents the Lambda Architecture, a scalable, easy-to-understand approach that can be built and run by a small team. You'll explore the theory of big data systems and how to implement them in practice. In addition to discovering a general framework for processing big data, you'll learn specific technologies like Hadoop, Storm, and NoSQL databases.

This book requires no previous exposure to large-scale data analysis or NoSQL tools. Familiarity with traditional databases is helpful.

What's Inside

  • Introduction to big data systems
  • Real-time processing of web-scale data
  • Tools like Hadoop, Cassandra, and Storm
  • Extensions to traditional database skills

About the Authors

Nathan Marz is the creator of Apache Storm and the originator of the Lambda Architecture for big data systems. James Warren is an analytics architect with a background in machine learning and scientific computing.

Table of Contents

  1. A new paradigm for Big Data
  2. PART 1 BATCH LAYER
  3. Data model for Big Data
  4. Data model for Big Data: Illustration
  5. Data storage on the batch layer
  6. Data storage on the batch layer: Illustration
  7. Batch layer
  8. Batch layer: Illustration
  9. An example batch layer: Architecture and algorithms
  10. An example batch layer: Implementation
  11. PART 2 SERVING LAYER
  12. Serving layer
  13. Serving layer: Illustration
  14. PART 3 SPEED LAYER
  15. Realtime views
  16. Realtime views: Illustration
  17. Queuing and stream processing
  18. Queuing and stream processing: Illustration
  19. Micro-batch stream processing
  20. Micro-batch stream processing: Illustration
  21. Lambda Architecture in depth

Le informazioni nella sezione "Riassunto" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.

Informazioni sugli autori

Nathan Marz is currently working on a new startup. Previously, he was the lead engineer at BackType before being acquired by Twitter in 2011. At Twitter, he started the streaming compute team which provides and develops shared infrastructure to support many critical realtime applications throughout the company. Nathan is the creator of Cascalog and Storm, open-source projects which are relied upon by over 50 companies around the world, including Yahoo!, Twitter, Groupon, The Weather Channel, Taobao, and many more companies.

James Warren is an analytics architect at Storm8 with a background in big data processing, machine learning and scientific computing.



Nathan Marz is currently working on a new startup. Previously, he was the lead engineer at BackType before being acquired by Twitter in 2011. At Twitter, he started the streaming compute team which provides and develops shared infrastructure to support many critical realtime applications throughout the company. Nathan is the creator of Cascalog and Storm, open-source projects which are relied upon by over 50 companies around the world, including Yahoo!, Twitter, Groupon, The Weather Channel, Taobao, and many more companies.

James Warren is an analytics architect at Storm8 with a background in big data processing, machine learning and scientific computing.

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Nathan Marz and James Warren
Editore: Manning Publications, 2015
ISBN 10: 1617290343 ISBN 13: 9781617290343
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Paperback. Condizione: Very Good. Services like social networks, web analytics, and intelligent e-commerce often need to manage data at a scale too big for a traditional database. As scale and demand increase, so does Complexity. Fortunately, scalability and simplicity are not mutually exclusive rather than using some trendy technology, a different approach is needed. Big data systems use many machines working in parallel to store and process data, which introduces fundamental challenges unfamiliar to most developers. Big Data shows how to build these systems using an architecture that takes advantage of clustered hardware along with new tools designed specifically to capture and analyze web-scale data. It describes a scalable, easy to understand approach to big data systems that can be built and run by a small team. Following a realistic example, this book guides readers through the theory of big data systems, how to use them in practice, and how to deploy and operate them once they're built. AUDIENCE This book requires no previous exposure to large-scale data analysis or NoSQL tools. Familiarity with traditional databases is helpful. ABOUT THE TECHNOLOGY To tackle the challenges of Big Data, a new breed of technologies has emerged. Many of which have been grouped under the term "NoSQL." In some ways these new technologies can be more complex than traditional databases and in other ways, simpler. Using them effectively requires a fundamentally new set of techniques. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged. Codice articolo GOR007665332

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