Bewertung:
Das Buch bietet eine prägnante Einführung in Streaming Data und Echtzeit-Pipeline-Architektur. Es deckt die wichtigsten Komponenten und Konzepte von Hochgeschwindigkeitsdatensystemen ab, obwohl es in einigen technischen Bereichen an Tiefe mangelt. Während einige Nutzer die Übersichtlichkeit und die Einbeziehung digitaler Formate schätzen, finden andere das Buch zu grundlegend oder nicht leicht zu lesen.
Vorteile:Hochwertiges physisches Buch und Bindung, prägnanter und relevanter Inhalt, enthält eine E-Book-Version ohne zusätzliche Kosten, gut geschrieben mit klaren Beschreibungen, gute Abdeckung von Streaming-Systemen und -Architektur, hilfreich für Anfänger und technisch versierte Leser, enthält zahlreiche Verweise für weiterführende Literatur.
Nachteile:Einige Inhalte sind zu grundlegend und für fortgeschrittene Benutzer zu wenig tiefgründig, könnte für diejenigen, die mit dem Fachjargon nicht vertraut sind, eine Herausforderung darstellen, ohne Diagramme zur Veranschaulichung der Konzepte nicht leicht zu lesen, es fehlen spezifische Angaben zum Aufbau praktischer Systeme.
(basierend auf 10 Leserbewertungen)
Streaming Data: Understanding the Real-Time Pipeline
Zusammenfassung
Streaming Data führt in die Konzepte und Anforderungen von Streaming- und Echtzeit-Datensystemen ein. Das Buch ist ein ideenreiches Tutorial, das Ihnen zeigt, wie Sie effizient mit schnell fließenden Daten interagieren können.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
Über die Technologie
Als Menschen sind wir ständig damit beschäftigt, die auf uns einströmenden Informationen zu filtern und zu entschlüsseln. Auf die gleiche Weise können Streaming-Data-Anwendungen erstaunliche Aufgaben erfüllen, wie z. B. das Lesen von Live-Standortdaten, um Dienste in der Nähe zu empfehlen, die Verfolgung von Maschinenfehlern in Echtzeit und das Versenden von digitalen Quittungen, bevor Ihre Kunden das Geschäft verlassen. Die jüngsten Fortschritte in der Streaming-Data-Technologie und -Technik machen es jedem Entwickler möglich, diese Anwendungen zu erstellen, wenn er die richtige Einstellung hat. Mit diesem Buch können Sie sich ihnen anschließen.
Über das Buch
Streaming Data ist ein ideenreiches Tutorial, in dem Sie lernen, wie Sie effizient mit schnell fließenden Daten interagieren können. Anhand von relevanten Beispielen und illustrierten Anwendungsfällen werden Sie Entwürfe für Anwendungen zum Lesen, Analysieren, Freigeben und Speichern von Streaming-Daten erkunden. Dabei lernen Sie die Rolle von Schlüsseltechnologien wie Spark, Storm, Kafka, Flink, RabbitMQ und anderen kennen. Dieses Buch bietet die perfekte Balance zwischen dem Denken in großen Zusammenhängen und den Details der Implementierung.
Was ist drin?
⬤ Die richtige Art, Echtzeitdaten zu sammeln.
⬤ Architektur einer Streaming-Pipeline.
⬤ Analyse der Daten.
⬤ Welche Technologien man wann einsetzen sollte.
Über den Leser
Geschrieben für Entwickler, die mit relationalen Datenbankkonzepten vertraut sind. Es sind keine Erfahrungen mit Streaming- oder Echtzeitanwendungen erforderlich.
Über den Autor
Andrew Psaltis ist ein Software-Ingenieur, der sich auf massiv skalierbare Echtzeit-Analytik konzentriert.
Inhaltsverzeichnis
TEIL 1 - EIN NEUER, GANZHEITLICHER ANSATZ.
⬤ Einführung in das Streaming von Daten.
⬤ Beschaffung von Daten von Clients: Datenaufnahme.
⬤ Transport der Daten von der Sammelschicht: Entkopplung der Datenpipeline.
⬤ Analyse von Streaming-Daten.
⬤ Algorithmen für die Datenanalyse.
⬤ Speicherung der analysierten oder gesammelten Daten.
⬤ Bereitstellung der Daten.
⬤ Fähigkeiten und Einschränkungen der Verbrauchergeräte beim Zugriff auf die Daten.
TEIL 2 - UMSETZUNG IN DER REALEN WELT.
⬤ Analyse von Meetup-RSVPs in Echtzeit.
| ISBN: | 9781617292286 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2017 |
| Seitenzahl: | 216 |
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