Капоне
Администратор
- Регистрация
- 1 Апр 2015
- Сообщения
- 154.241
- Реакции
- 465.805
Складчина: [ДМК] Большие данные. Современные фреймворки и разработка приложений [Талия Д., Трунфио П.]
В книге рассматриваются модели, системы и фреймворки программирования, специально созданные для обработки и анализа больших наборов данных. Дается подробное описание свойств и механизмов ключевых парадигм программирования, используемых в анализе больших данных, таких как модели на основе MapReduce, рабочих потоков, массового синхронного параллелизма (BSP), передачи сообщений, а также SQL-подобных моделей. В главах книги на примерах кода описаны наиболее часто используемые фреймворки, такие как Hadoop, Spark, Storm и MPI, предназначенные для анализа крупных коллекций данных.
Основные темы книги:
концепции и понятия больших данных;
модели больших данных;
инструменты для обработки больших данных;
выбор подходящего фреймворка для работы с большими данными.
Программисты и исследователи найдут обсуждение вопросов выбора среды, наиболее подходящей для достижения целевых задач приложения, а также руководство, которое знакомит с моделями, языками и инструментами эффективного управления большими данными и их анализа.
Издание предназначено читателям с разным уровнем опыта: разработчикам, ученым, аналитикам данных и профессионалам бизнеса, использующего большие данные.
Для работы с книгой необходимо знать языки программирования, такие как Java, Python или Scala, и иметь представление о концепциях параллельного и распределенного программирования.
Издание: Черно-белое
Оригинальное название: Programming Big Data Applications
Оригинальный правообладатель: World Scientific Publishing
Автор: Талия Д., Трунфио П.
Объем, стр: 272
ISBN: 978-5-93700-358-4
Формат: PDF
Стоимость: 1240
СЛИВЫ КУРСОВ
В книге рассматриваются модели, системы и фреймворки программирования, специально созданные для обработки и анализа больших наборов данных. Дается подробное описание свойств и механизмов ключевых парадигм программирования, используемых в анализе больших данных, таких как модели на основе MapReduce, рабочих потоков, массового синхронного параллелизма (BSP), передачи сообщений, а также SQL-подобных моделей. В главах книги на примерах кода описаны наиболее часто используемые фреймворки, такие как Hadoop, Spark, Storm и MPI, предназначенные для анализа крупных коллекций данных.
Основные темы книги:
концепции и понятия больших данных;
модели больших данных;
инструменты для обработки больших данных;
выбор подходящего фреймворка для работы с большими данными.
Программисты и исследователи найдут обсуждение вопросов выбора среды, наиболее подходящей для достижения целевых задач приложения, а также руководство, которое знакомит с моделями, языками и инструментами эффективного управления большими данными и их анализа.
Издание предназначено читателям с разным уровнем опыта: разработчикам, ученым, аналитикам данных и профессионалам бизнеса, использующего большие данные.
Для работы с книгой необходимо знать языки программирования, такие как Java, Python или Scala, и иметь представление о концепциях параллельного и распределенного программирования.
Издание: Черно-белое
Оригинальное название: Programming Big Data Applications
Оригинальный правообладатель: World Scientific Publishing
Автор: Талия Д., Трунфио П.
Объем, стр: 272
ISBN: 978-5-93700-358-4
Формат: PDF
Стоимость: 1240
СЛИВЫ КУРСОВ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Вязание] Красивая текстурная облегающая юбка миди Poet, вязаная спицами сверху [Вяжи.ру] [Sari Nordlund]
- Слова, которые убеждают. Как подбирать аргументы и понимать собеседника [Ной Эверт] + Умение подать себя. Четыре основы яркой речи [Рон Дейкар]
- [Вязание] Кардиган реглан с высоким воротом и застежкой на пуговицы спицами сверху Isa raglan cardi [Вяжи.ру] [aegyoknit]
- Инструкция по сборке зрелой личности. Как обрести устойчивость в эпоху неопределенности [Виктор Бурмистров]
- Radionic Program Hz — Inception.Хакеры Сновидений: Lucid Dream Code [Империя технологий]
- Денежные Нейрошопсы [Тариф Самостоятельный] [Евгений Кузнецов]