Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn) (Tiếng Anh)
- 页数
- 134
- 格式
- 大小
- 5.3 MB
- 年份
- 2018
- 浏览量
- 0
- 评论
- 0
- 下载次数
- 0
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.
常见问题
此文档免费吗？
是的。“Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn) (Tiếng Anh)”是免费的 — 只需登录并点击“下载”即可获取原始文件。
这份文档有多少页？
该文档共有 134 页。您可以在下载前进行在线预览。
我可以在下载前预览吗？
是的。您可以通过在线阅读器直接在本页面预览此文档，然后再决定是否下载。
- 文档名称
- Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn) (Tiếng Anh)
- 内容
- 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.
- 目录
- 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
- 页数
- 134 页
- 上传者
- Uni24h
正在生成预览...
描述
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 . . . . . . . . . .
Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn) (Tiếng Anh)
正在生成预览...
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 . . . . . . . . . .
阅读全文
- 文档名称
- Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn) (Tiếng Anh)
- 内容
- 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.
- 目录
- 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
- 页数
- 134 页
- 上传者
- Uni24h
评论 (0)
暂无评论。快来抢沙发吧！
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)
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
Chương 5.Thuyết tương đối - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 4. Tán xạ ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 3.Phân cực ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
评论 (0)
暂无评论。快来抢沙发吧！