Big Data Analytics Beyond Hadoop: Real-Time Applications with Storm, Spark, and More Hadoop Alternatives
Sprache: Englisch
Verlag: Pearson FT Press, 2014
- Hardcover
- Gebraucht

Anbieter: Ammareal, Morangis, FrankreichAmmareal
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Ancien livre de bibliothèque. Jaquette abîmée. Edition 2014. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Very good. Former library book. Damaged dust jacket. Edition 2014. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to charity organizations.
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- Titel
- Big Data Analytics Beyond Hadoop: Real-Time Applications with Storm, Spark, and More Hadoop Alternatives
- Autor
- Vijay Srinivas Agneeswaran
- Verlag
- Pearson FT Press
- Erscheinungsjahr
- 2014
- Zustand
- Très bon
- Einband
- Hardcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 0133837947
- ISBN-13
- 9780133837940
- Serie
- Buch 11 von 36: FT Press Analytics
Master alternative Big Data technologies that can do what Hadoop can't: real-time analytics and iterative machine learning.
When most technical professionals think of Big Data analytics today, they think of Hadoop. But there are many cutting-edge applications that Hadoop isn't well suited for, especially real-time analytics and contexts requiring the use of iterative machine learning algorithms. Fortunately, several powerful new technologies have been developed specifically for use cases such as these. Big Data Analytics Beyond Hadoop is the first guide specifically designed to help you take the next steps beyond Hadoop. Dr. Vijay Srinivas Agneeswaran introduces the breakthrough Berkeley Data Analysis Stack (BDAS) in detail, including its motivation, design, architecture, Mesos cluster management, performance, and more. He presents realistic use cases and up-to-date example code for:
- Spark, the next generation in-memory computing technology from UC Berkeley
- Storm, the parallel real-time Big Data analytics technology from Twitter
- GraphLab, the next-generation graph processing paradigm from CMU and the University of Washington (with comparisons to alternatives such as Pregel and Piccolo)
Halo also offers architectural and design guidance and code sketches for scaling machine learning algorithms to Big Data, and then realizing them in real-time. He concludes by previewing emerging trends, including real-time video analytics, SDNs, and even Big Data governance, security, and privacy issues. He identifies intriguing startups and new research possibilities, including BDAS extensions and cutting-edge model-driven analytics.
Big Data Analytics Beyond Hadoop is an indispensable resource for everyone who wants to reach the cutting edge of Big Data analytics, and stay there: practitioners, architects, programmers, data scientists, researchers, startup entrepreneurs, and advanced students.
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