スケーラブルリアルタイムデータ分析入門(mén) ラムダアーキテクチャによるビッグデータ処理 Ｎａｔｈａｎ Ｍａｒｚ／著 Ｊａｍｅｓ Ｗａｒｒｅｎ／著 伊藤真浩／訳 木下哲也／訳
絶え間なく入ってくる大量のストリームデータをリアルタイムに処理?分析するために必要な概念とその実現(xiàn)手法を紹介します。
任意のクエリに対応しながら、スケーラビリティと信頼性をどう擔(dān)保するのか、障害発生時(shí)にデータを復(fù)舊しやすく、汎用的で拡張性や保守性の高いシステム設(shè)計(jì)を?qū)g現(xiàn)するには、どのようなデータモデルとアーキテクチャが必要なのか。
データ分析を行うエンジニアが備えておくべき知識(shí)と情報(bào)について、従來(lái)のアーキテクチャが持つ問(wèn)題を解消するために著者が開(kāi)発した「ラムダアーキテクチャ」のデータモデルに沿って解説します。
任意のクエリに対応しながら、スケーラビリティと信頼性をどう擔(dān)保するのか、障害発生時(shí)にデータを復(fù)舊しやすく、汎用的で拡張性や保守性の高いシステム設(shè)計(jì)を?qū)g現(xiàn)するには、どのようなデータモデルとアーキテクチャが必要なのか。
データ分析を行うエンジニアが備えておくべき知識(shí)と情報(bào)について、従來(lái)のアーキテクチャが持つ問(wèn)題を解消するために著者が開(kāi)発した「ラムダアーキテクチャ」のデータモデルに沿って解説します。
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