Большие данные. Современные фреймворки и разработка приложений
Эта книга представляет собой практическое руководство по разработке приложений для обработки и анализа больших данных. Авторы, ведущие исследователи из Университета Калабрии, подробно рассматривают ключевые модели и парадигмы, лежащие в основе современных систем больших данных.
В книге детально разбираются основные механизмы обработки данных, включая MapReduce, рабочие потоки, массовый синхронный параллелизм, передачу сообщений и SQL-подобные модели. Особое внимание уделяется практическому применению этих концепций в реальных проектах.
Читатели получат глубокое понимание популярных фреймворков и инструментов: Hadoop, Spark, Storm и MPI. Авторы не только описывают их архитектуру и возможности, но и дают рекомендации по выбору наиболее подходящей среды для конкретных задач приложения.
Книга содержит примеры использования, практические рекомендации и анализ кейсов, что делает её ценным ресурсом для разработчиков, работающих с распределёнными системами. Особое внимание уделяется вопросам масштабируемости, производительности и эффективности обработки данных.
Издание предназначено для разработчиков приложений, исследователей и бизнес-профессионалов, работающих в области data science. Для полноценного освоения материала требуется знание Java, Python или Scala, а также понимание основ параллельного и распределённого программирования.
