书目信息 |
| 题名： |
实时分析
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| 作者： | 埃利斯 著 ；王晓伟 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2016.04 |
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| 页数： | xiii, 299页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 数据科学与工程技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP274 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 数据处理--shu ju chu li | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-53216-3 | |
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| 306 | @a本书中文简体字版由约翰-威利父子公司授权 | |
| 314 | @a拜伦·埃利斯 (Byron Ellis) Spongecell公司的CTO, 该公司是一个总部位于纽约的广告技术公司, 在旧金山、芝加哥和伦敦设有办事处。王晓伟, 毕业于国防科技大学, 获计算机科学与技术博士学位。 | |
| 330 | @a本书共11章。第1章介绍常见的流数据的来源、应用以及三个重要特性: 持续交付、结构松散和高基数, 并阐释对流数据使用基础架构和算法的重要性。第2-6章介绍实时流架构的各组件涉及的软件、框架和方法。第2章概述实时流架构设计涉及的组件、特性、编程语言等。第3章介绍实时流架构的服务配置和协调, 重点介绍协调服务器ZooKeeper。第4章阐述实时流架构中数据流程的管理, 涉及用来管理数据流程的两个软件包Kafka和Flume。第5章分析流数据的处理, 涉及如何用Storm或Samza来处理数据。第6章介绍流数据的存储问题。第7-11章重点关注流数据架构的应用构建问题。第7章讨论从流环境向最终用户的数据交付问题。这是构建仪表板以及其他监控应用所使用的核心机制。第8章涵盖流环境下的聚集计算问题, 特别是对多分辨率时间序列数据的聚集计算问题。第9章简要介绍统计学和概率论的基础知识。第10章讨论略图, 略图通常具有更快的更新速度和更小的内存占用空间, 特别适合流环境。第11章讨论聚集计算之外能够应用于流数据的一些更深入的话题。 | |
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| 实时分析：流数据的分析与可视化技术/(美) 拜伦·埃利斯著= Real-time analytics：techniques to aalyze and visualize streaming data/Byron Ellis/王晓伟译.-北京：机械工业出版社，2016.04 |
| xiii, 299页：图；26cm.-(数据科学与工程技术丛书) |
| ISBN 978-7-111-53216-3：CNY79.00 |
| 本书共11章。第1章介绍常见的流数据的来源、应用以及三个重要特性: 持续交付、结构松散和高基数, 并阐释对流数据使用基础架构和算法的重要性。第2-6章介绍实时流架构的各组件涉及的软件、框架和方法。第2章概述实时流架构设计涉及的组件、特性、编程语言等。第3章介绍实时流架构的服务配置和协调, 重点介绍协调服务器ZooKeeper。第4章阐述实时流架构中数据流程的管理, 涉及用来管理数据流程的两个软件包Kafka和Flume。第5章分析流数据的处理, 涉及如何用Storm或Samza来处理数据。第6章介绍流数据的存储问题。第7-11章重点关注流数据架构的应用构建问题。第7章讨论从流环境向最终用户的数据交付问题。这是构建仪表板以及其他监控应用所使用的核心机制。第8章涵盖流环境下的聚集计算问题, 特别是对多分辨率时间序列数据的聚集计算问题。第9章简要介绍统计学和概率论的基础知识。第10章讨论略图, 略图通常具有更快的更新速度和更小的内存占用空间, 特别适合流环境。第11章讨论聚集计算之外能够应用于流数据的一些更深入的话题。 |
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正题名：实时分析
索取号：TP274/A286
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