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スケーラブルリアルタイムデータ分析入門～ラムダアーキテクチャによるビッグデータ処理～
Nathan Marz,
James Warren
著
伊藤 真浩,
木下 哲也
翻訳
発行年月 |
2016年08月 |
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言語 |
日本語 |
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媒体 |
冊子 |
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ページ数／巻数 |
17p,364p |
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大きさ |
24cm |
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版型 |
B5 |
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ジャンル |
和書／理工学／情報学／情報処理 |
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ISBN |
9784873117751 |
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商品コード |
1021963254 |
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NDC分類 |
007.609 |
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本の性格 |
実務向け |
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新刊案内掲載月 |
2016年10月1週 |
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商品URL
| https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1021963254 |
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著者紹介
Nathan Marz（著者）：Apache Stormの開発者であり、ラムダアーキテクチャの提唱者。
James Warren（著者）：機械学習と科学計算をバックグラウンドに持つ分析アーキテクト。
内容
スケーラブルで信頼性の高いリアルタイムデータ分析システムの理論と実装方法が理解できる！絶え間なく入ってくる大量のデータをリアルタイムに処理・分析するストリームデータ処理を分散処理するための大規模データ処理システムを構築するために必要な概念とその実装手法を紹介します。大規模データ処理において、スケーラビリティと信頼性をどう担保するのか、サーバダウン時のデータ欠損を最小限に抑え、なおかつ保守性の高いシステム設計を実現するには、どのようなデータモデルとアーキテクチャが必要なのか、データ分析を行うエンジニアであれば、知っておくべき情報を提供します。
