Time Series Databases: New Ways to Store and Access Data
Lingua: inglese
Editore: O'Reilly Media, 2014
- Brossura
- Usato
Da: Half Price Books Inc., Dallas, TX, U.S.A.Half Price Books Inc.
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Codice articolo S_477615168
- Titolo
- Time Series Databases: New Ways to Store and Access Data
- Autore
- Dunning, Ted, Friedman, Ellen
- Editore
- O'Reilly Media
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Very Good
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1491914726
- ISBN 13
- 9781491914724
Time series data is of growing importance, especially with the rapid expansion of the Internet of Things. This concise guide shows you effective ways to collect, persist, and access large-scale time series data for analysis. You'll explore the theory behind time series databases and learn practical methods for implementing them. Authors Ted Dunning and Ellen Friedman provide a detailed examination of open source tools such as OpenTSDB and new modifications that greatly speed up data ingestion.
You'll learn:
- A variety of time series use cases
- The advantages of NoSQL databases for large-scale time series data
- NoSQL table design for high-performance time series databases
- The benefits and limitations of OpenTSDB
- How to access data in OpenTSDB using R, Go, and Ruby
- How time series databases contribute to practical machine learning projects
- How to handle the added complexity of geo-temporal data
For advice on analyzing time series data, check out Practical Machine Learning: A New Look at Anomaly Detection, also from Ted Dunning and Ellen Friedman.
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Informazioni sull’autore
Ted was the chief architect behind the MusicMatch (now Yahoo Music) and Veoh recommendation systems, built fraud-detection systems for ID Analytics (LifeLock), and has issued 24 patents to date. Ted has a PhD in computing science from University of Sheffield. When he's not doing data science, he plays guitar and mandolin. Ted is on Twitter at @ted_dunning.
Ellen Friedman is a solutions consultant and well known speaker and author, currently writing mainly about big data topics. She is a committer for the Apache Mahout project and a contributor to the Apache Drill project. With a PhD in Biochemistry, she has years of experience as a research scientist and has written about a variety of technical topics including molecular biology, nontraditional inheritance, and oceanography. Ellen is also co-author of a book of magic-themed cartoons, A Rabbit Under the Hat. Ellen is on Twitter at @Ellen_Friedman.
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