Добавить в избранное
Форум
Правила сайта "Мир Книг"
Группа в Вконтакте
Подписка на книги
Правообладателям
Найти книгу:
Навигация
Вход на сайт
Регистрация



Реклама




Название: Big Data SMACK: A Guide to Apache Spark, Mesos, Akka, Cassandra, and Kafka
Автор: Isaac Ruiz, Raul Estrada
Издательство: Apress
Год: 2016
Страниц: 264
Формат: EPUB
Размер: 10 Mb
Язык: English

This book is about how to integrate full-stack open source big data architecture and how to choose the correct technology―Scala/Spark, Mesos, Akka, Cassandra, and Kafka―in every layer. Big data architecture is becoming a requirement for many different enterprises. So far, however, the focus has largely been on collecting, aggregating, and crunching large datasets in a timely manner. In many cases now, organizations need more than one paradigm to perform efficient analyses.

Big Data SMACK explains each of the full-stack technologies and, more importantly, how to best integrate them. It provides detailed coverage of the practical benefits of these technologies and incorporates real-world examples in every situation. The book focuses on the problems and scenarios solved by the architecture, as well as the solutions provided by every technology. It covers the six main concepts of big data architecture and how integrate, replace, and reinforce every layer:

The language: Scala
The engine: Spark (SQL, MLib, Streaming, GraphX)
The container: Mesos, Docker
The view: Akka
The storage: Cassandra
The message broker: Kafka




True PDF (10.7 Mb):

turbobit







 



НЕ РАБОТАЕТ TURBOBIT.NET? ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ЖМИ СЮДА!





Автор: _аdmin_ 21-07-2019, 09:03 | Напечатать | СООБЩИТЬ ОБ ОШИБКЕ ИЛИ НЕ РАБОЧЕЙ ССЫЛКЕ
 
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.





С этой публикацией часто скачивают:
    {related-news}

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.





 MyMirKnig.ru  ©2019     При использовании материалов библиотеки обязательна обратная активная ссылка    Политика конфиденциальности