Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn) (Tiếng Anh)
Tài liệu cung cấp kiến thức về xử lý dữ liệu lớn, bao gồm các chủ đề như Scala, hệ thống phân tán, cơ sở dữ liệu phân tán, Spark, xử lý dữ liệu dòng lệnh.
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Big Data Processing Georgios Gousios 2018-01-26 Contents 1 Preface 2 Big and Fast Data 2.1 How big is “Big”? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 The many Vs of Big data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 A brief history of Big Data tech . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4 The importance of data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.5 Typical problems solved with Big Data . . . . . . . . . . . . . 3 Languages for Big Data processing 3.1 Scala and Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Hello world . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Declarations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4 Object-Oriented programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 Programming for Big Data 4.1 Basic Data Types . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 Functional programming in a nutshell . . . . . . . . . . . . . . 4.3 Enumerating datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4 Operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5 Basic transformations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.6 Key-value pairs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.7 Immutability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 Introduction to distributed systems 5.1 Unreliable networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 Unreliable time . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3 Distributed decision making . . . . . . . . . . . . . . . . . . . CONTENTS Consistency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 6 Distributed databases 6.1 Replication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2 Partitioning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.3 Transactions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.4 Distributed transactions . . . . . . . . . .
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- Dokumentenname
- Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn) (Tiếng Anh)
- Inhalt
- Tài liệu này giới thiệu về xử lý dữ liệu lớn, bao gồm các khái niệm, ngôn ngữ lập trình (Scala, Python), kỹ thuật lập trình, hệ thống phân tán, cơ sở dữ liệu phân tán và công cụ xử lý dữ liệu như Spark.
- Inhaltsverzeichnis
- 1. Preface
- 2. Big and Fast Data
- 2.1 How big is “Big”?
- 2.2 The many Vs of Big data
- 2.3 A brief history of Big Data tech
- 2.4 The importance of data
- 2.5 Typical problems solved with Big Data
- 3. Languages for Big Data processing
- 3.1 Scala and Python
- 3.2 Hello world
- 3.3 Declarations
- 3.4 Object-Oriented programming
- 4. Programming for Big Data
- 4.1 Basic Data Types
- 4.2 Functional programming in a nutshell
- 4.3 Enumerating datasets
- 4.4 Operations
- 4.5 Basic transformations
- 4.6 Key-value pairs
- 4.7 Immutability
- 5. Introduction to distributed systems
- 5.1 Unreliable networks
- 5.2 Unreliable time
- 5.3 Distributed decision making
- 5.4 Consistency
- 6. Distributed databases
- 6.1 Replication
- 6.2 Partitioning
- 6.3 Transactions
- 6.4 Distributed transactions
- 7. Processing data with Spark
- 7.1 The world before Spark
- 7.2 Spark and RDDs
- 7.3 RDDs under the hood
- 7.4 Spark applications
- 7.5 Effective Spark
- 8. Spark Datasets
- 8.1 Spark SQL
- 8.2 Creating Data Frames and Datasets
- 8.3 SparkSQL under the covers
- 9. Data processing at the command line
- 9.1 The UNIX operating system
- 9.2 The UNIX programming environment
- 9.3 Task-based tools
- 9.4 Writing programs
- Seiten
- 134 Seiten
- Hochgeladen von
- Giang Le
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