Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn) (Tiếng Anh)
- Seiten
- 134
- Định dạng
- Dung lượng
- 5.3 MB
- Năm
- 2018
- Aufrufe
- 0
- Kommentare
- 0
- Lượt tải
- 0
Vorschau wird generiert...
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.
- 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
- Uni24h
Beschreibung
Trích nội dung tài liệu
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 . . . . . . . . . .
Häufig gestellte Fragen
Ist dieses Dokument kostenlos?
Ja. „Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn) (Tiếng Anh)“ ist kostenlos — melden Sie sich einfach an und klicken Sie auf Herunterladen, um die Originaldatei zu erhalten.
Wie viele Seiten hat dieses Dokument?
Das Dokument hat 134 Seiten. Sie können es vor dem Herunterladen online in der Vorschau ansehen.
Kann ich vor dem Herunterladen eine Vorschau ansehen?
Ja. Sie können sich dieses Dokument direkt auf dieser Seite im Online-Reader ansehen und dann entscheiden, ob Sie es herunterladen möchten.
Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn) (Tiếng Anh)
Vorschau wird generiert...
Trích nội dung tài liệu
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 . . . . . . . . . .
- 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
- Uni24h
Kommentare (0)
Noch keine Kommentare. Seien Sie der Erste!
Ngân hàng đề thi môn: Hệ thống thông tin quản lý
Đề thi môn Cơ sở dữ liệu (kèm Đáp án) - Đại học Sư phạm kỹ thuật
Đề thi và đáp án môn Hệ thống thông tin kế toán
Đề thi và đáp án môn Cấu trúc dữ liệu giải thuật
Đáp án đề thi môn Mạng máy tính - ĐH Công nghệ thông tin (CNTT)
Tổng hợp Đề Toán 5 - Luyện thi vào Lớp 6 - CLB EMath
Bài giảng vật lý đại cương (Chương 3) - Đỗ Ngọc Uấn
Chương 8.Nguyên tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 7.Cơ học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 6.Quang học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Kommentare (0)
Noch keine Kommentare. Seien Sie der Erste!