В книге "Большие данные: принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном времени" представлены теоретические основы организации систем больших данных и поясняется, каким образом они воплощаются на практике. В ней рассматривается лямбда-архитектура, предназначенная для построения подобных систем, и на примере конкретного веб-приложения поясняются особенности реализации всех уровней этой архитектуры с помощью инструментальных средств вроде Hadoop, Cassandra и Storm. Для чтения этой книги не требуется предварительное знакомство с особенностями анализа крупномасштабных данных или баз данных типа NoSQL, хотя полезно знать о традиционных базах данных.
Книга рассчитана на читателей, стремящихся освоить принципы построения систем больших данных и внедрить их на практике.
В крупномасштабных веб-приложениях, которые поддерживают работу социальных сетей, выполняют аналитику в реальном времени или поддерживают электронную торговлю, приходится обрабатывать большие массивы данных, объем и скорость обмена которыми превышают возможности информационных систем, основанных на традиционных базах данных. Для подобных приложений требуются архитектуры, в основе которых лежат кластеры машин для хранения и обработки данных любого объема и с любой скоростью. Правда, масштабируемость и простота не являются взаимоисключающими свойствами подобных архитектур.
Эта книга поможет читателю научиться строить системы больших данных, используя архитектуру, специально предназначенную для фиксации и анализа данных в масштабе веб.
В ней представлена простая для понимания и масштабируемая лямбда-архитектура, позволяющая разрабатывать информационные системы усилиями небольших команд. В книге даются теоретические основы организации систем больших данных и поясняется, каким образом они воплощаются на практике. Помимо общей инфраструктуры для обработки больших данных, читатель может ознакомиться с конкретными технологическими и инструментальными средствами вроде Hadoop, Storm и баз данных типа NoSQL.
В этой книге рассматриваются следующие темы.
- Введение в системы больших данных.
- Описание особенностей обработки данных масштаба веб в реальном времени.
- Применение инструментальных средств вроде Hadoop, Cassandra и Storm.
- Возможность расширить свои знания и навыки за пределы традиционных баз данных.
Для чтения этой книги не требуется предварительное знакомство с особенностями анализа крупномасштабных данных или баз данных типа NoSQL, хотя полезно знать о традиционных базах данных.
Файлы к книге http://archive.williamspublishing.com/archive/978-5-8459-2075-1/big-data-code-master.zip.
Об авторах
Натан Марц — создатель системы Apache Storm и инициатор применения лямбда-архитектуры для построения систем больших данных.
Джеймс Уоррен — архитектор-аналитик с квалификацией в области машинного обучения и научных расчетов.
Отзывы о книге
"Эта книга выходит за рамки отдельных инструментальных средств или платформ. Обязательна к прочтению всем, кто работает системами больших данных".
—Джонатан Эстерхази, компания Groupon
"Эта книга — подробный, снабженный примерами экскурс в лямбда-архитектуру под руководством ее изобретателя".
—Марк Фишер, компания Pivotal
"Книга содержит мудрость, которую можно приобрести только после выполнения многих проектов с большими данными. Обязательна для чтения".
—Педро Феррера Бертран, компания Datasalt
"Это фактическое руководство по рационализации обработки конвейера данных пакетами и почти в реальном времени".
—Алекс Холмс, автор книги Hadoop in Practice
