Título: Progressive Big Data Architecture: A practitioners guide to choosing relevant Big Data architecture
Autor: Bahaaldine Azarmi
Sinopse: This book highlights the different types of data architecture and illustrates the many possibilities hidden behind the term "Big Data", from the usage of No-SQL databases to the deployment of stream analytics architecture, machine learning, and governance. Scalable Big Data Architecture covers real-world, concrete industry use cases that leverage complex distributed applications , which involve web applications, RESTful API, and high throughput of large amount of data stored in highly scalable No-SQL data stores such as Couchbase and Elasticsearch. This book demonstrates how data processing can be done at scale from the usage of NoSQL datastores to the combination of Big Data distribution. When the data processing is too complex and involves different processing topology like long running jobs, stream processing, multiple data sources correlation, and machine learning, it’s often necessary to delegate the load to Hadoop or Spark and use the No-SQLto serve processed data in real time. This book shows you how to choose a relevant combination of big data technologies available within the Hadoop ecosystem. It focuses on processing long jobs, architecture, stream data patterns, log analysis, and real time analytics. Every pattern is illustrated with practical examples, which use the different open sourceprojects such as Logstash, Spark, Kafka, and so on. Traditional data infrastructures are built for digesting and rendering data synthesis and analytics from large amount of data. This book helps you to understand why you should consider using machine learning algorithms early on in the project, before being overwhelmed by constraints imposed by dealing with the high throughput of Big data. Scalable Big Data Architecture is for developers, data architects, and data scientists looking for a better understanding of how to choose the most relevant pattern for a Big Data project and which tools tointegrate into that pattern.
Contexto da obra
Quando a classificação é mais ampla, o contexto do livro costuma depender ainda mais de autoria, tema e edição. “Progressive Big Data Architecture: A practitioners guide to choosing relevant Big Data architecture”, de Bahaaldine Azarmi, publicado pela editora Apress, em 2015 e com 200 páginas, integra a categoria Livros Variados. Por isso, autoria, edição e tema acabam tendo ainda mais peso na forma de apresentar o livro.
Editora: Apress
Páginas: 200
Ano: 2015
Edição: 1st ed.
Linguagem: pt_BR
ISBN: 1484213270
ISBN13: 9781484213278
Sobre a editora
Os livros da editora Apress costumam oferecer uma experiência de leitura focada em tecnologia e programação, com um tom prático e direto, que privilegia o aprendizado aplicado. O catálogo apresenta obras que vão desde linguagens de programação populares, como Python, C#, Objective-C e Java, até temas mais específicos como desenvolvimento para iOS, frameworks web, inteligência artificial e administração de servidores Linux. Muitas obras adotam um formato didático, com exemplos de código, receitas de solução de problemas e guias passo a passo, que facilitam o entendimento mesmo para leitores que buscam rapidez e objetividade. O ritmo tende a ser funcional, focado em levar o leitor a resultados concretos, com linguagem clara e sem rodeios.
