Big Data Analytics Beyond Hadoop - resenha crítica

Sobre o microbook

Dominar tecnologias alternativas de Big Data que podem fazer o que Hadoop não pode: análises em tempo real e aprendizagem de máquina iterativo. Quando a maioria dos profissionais técnicos pensar em análise de Big Data hoje, eles pensam de Hadoop. Mas existem muitas aplicações de ponta que Hadoop não é adequado para, especialmente análises em tempo real e contextos que requerem o uso de algoritmos de aprendizado de máquina iterativos. Felizmente, várias novas e poderosas tecnologias foram desenvolvidas especificamente para os casos de uso, tais como estes. "Big Data Analytics Além Hadoop" é o primeiro guia projetado especificamente para ajudar você a dar os próximos passos além Hadoop. Dr. Vijay Srinivas Agneeswaran introduz o avanço Berkeley Data Analysis Stack (BDAS) em detalhe, incluindo a sua motivação, design, arquitetura, gerenciamento de cluster Mesos, desempenho e muito mais. Ele apresenta casos de uso realista e up-to-date código de exemplo para: Spark, a próxima geração in-memory tecnologia de computação da UC BerkeleyStorm, o paralelo em tempo real tecnologia de análise de Big Data da TwitterGraphLab, a próxima geração de paradigma de processamento gráfico da CMU e da Universidade de Washington (com comparações com alternativas como Pregel e Piccolo) halo também oferece orientação e de código esboços arquitectónicos e de design para escalar algoritmos de aprendizagem de máquina para Big Data, e depois realizá-los em tempo real. Ele conclui, visualizando as tendências emergentes, incluindo a análise em tempo real de vídeo, sdns, e até mesmo a governança de dados Big, segurança e questões de privacidade. Ele identifica startups intrigantes e novas possibilidades de investigação, incluindo extensões BDAS e de ponta análises baseadas em modelos. "Big Data Analytics Além Hadoop" é um recurso indispensável para todos aqueles que desejam alcançar a vanguarda da análise de Big Data, e ficar lá: cientistas profissionais, arquitetos, programadores, de dados, pesquisadores, empresários de inicialização, e alunos avançados. "

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