Стандартные алгоритмы и структуры при применении к крупным распределенным наборам данных могут становиться медленными — или вообще не работать. Правильный подбор алгоритмов, предназначенных для работы с большими данными, экономит время, повышает точность и снижает стоимость обработки.
Книга знакомит с методами обработки и анализа больших распределенных данных. Насыщенное отраслевыми историями и занимательными иллюстрациями, это удобное руководство позволяет легко понять даже сложные концепции. Вы научитесь применять на реальных примерах такие мощные алгоритмы, как фильтры Блума, набросок count-min, HyperLogLog и LSM-деревья, в своих собственных проектах.
Приведены примеры на Python, R и в псевдокоде.
Основные темы:
- вероятностные структуры данных в виде набросков;
- выбор правильного движка базы данных;
- конструирование эффективных дисковых структур данных и алгоритмов;
- понимание алгоритмических компромиссов в крупно-масштабных системах;
- правильное формирование выборок из потоковых данных;
- вычисление процентилей при ограниченных пространст-венных ресурсах.
Объем: 340 стр.
ISBN: 978-5-93700-250-1
Стоимость: 1599 руб.
Продажник
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи групп(ы): Зарегистрированный
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
Формат книги
pdf
Последнее редактирование: