1. Главная
  2. Ресурсы
  3. Библиотечный поиск

Потоковая обработка данных с Apache Flink

Полный текст на внешнем сайте
База данных: Каталог библиотеки СФУ (32.972)
Библиографическое описание: Уэске, Фабиан . Потоковая обработка данных с Apache Flink / Уэске Фабиан. - Пер. с англ. В. С. Яценкова. - М. : ДМК Пресс, 2021. - 300 с. - ISBN 978-5-97060-880-7 (рус.). - ISBN 978-1-491-97429-2 (англ.) : Б. ц. - Текст : непосредственный.
Аннотация: Начните работу с Apache Flink, фреймворком с открытым исходным кодом, на котором основаны многие крупнейшие в мире системы обработки потоковых данных. В данной книге вы изучите фундаментальные понятия параллельной потоковой обработки и узнаете, чем эта технология отличается от традиционной пакетной обработки данных. Ф. Уэске и В. Калаври, занятые в проекте Apache Flink с первых дней, покажут вам, как создавать масштабируемые потоковые приложения с помощью API Flink DataStream, а также непрерывно выполнять и поддерживать эти приложения в операционных средах. Потоковая обработка идеально подходит для многих задач: подготовки данных с малой задержкой, потоковой аналитики и информационных панелей в реальном времени, раннего оповещения и обнаружения мошенничества. Вы можете обрабатывать потоковые данные любого типа, включая взаимодействия с пользователем, финансовые транзакции и данные интернета вещей, немедленно после получения.
Год издания: 2021
Авторы: Уэске Фабиан, Калаври Василики
Издательство: ДМК Пресс, М.
Количество страниц: 300
Количество экземпляров:
Издание имеется только в электронном виде

Цифровые и тематические книжные коллекции издания

Похожие публикации

Apache Airflow и конвейеры обработки данных

  • де Руйтер Джулиан и др.
  • 2022 год

Потоковая обработка данных. Конвейер реального времени

  • Пселтис Эндрю Дж.
  • 2018 год

Изучаем Spark. Молниеносный анализ данных

  • Венделл Патрик и др.
  • 2023 год

Базы данных: Работа с распределенными базами данных и файловыми системами на примере MongoDB и…

  • Мартишин Сергей Анатольевич и др.
  • 2026 год

Базы данных: Работа с распределенными базами данных и файловыми системами на примере MongoDB и…

  • Мартишин С.А. и др.
  • 2021 год

Базы данных: Работа с распределенными базами данных и файловыми системами на примере MongoDB и…

  • Мартишин С.А. и др.
  • 2021 год

Анализ больших наборов данных

  • Лесковец Юре и др.
  • 2023 год

Python и анализ данных

  • Маккини Уэс
  • 2020 год

Показать ещё