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Scalable Big Data Architecture: A Practitioners Guide to Choosing Relevant Big Data Architecture, Paperback
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Presents actionable frameworks and examples, enabling readers to apply theoretical concepts to real-world scenarios, enhancing the practicality of Big Data implementation.
Up-to-Date Insights
Incorporates the latest trends and technologies in Big Data, providing readers with a competitive edge when adapting their architectures to future developments and scalability needs.
Dettagli del prodotto
| Book format | Paperback |
| Fiction/nonfiction | Non-Fiction |
| Genre | Computing & Internet |
| Pub date | 2015-12-30 |
| Pages | 141 |
| Subgenre | Data Science |
| Series title | No Series |
| Edition | 1 |
| Publisher | Apress |
| Original languages | English |
| Language | English |
| Is collectible | N |
| Retail packaging | Single Piece |
| Assembled product dimensions (l x w x h) | 7.00 x 0.34 x 10.00 Inches (17.8 x 0.9 x 25.4 cm) |
| Assembled product weight | 0.64 lb (290 grams) |
| Bisac subject heading | Computers |
A chi è consigliato?
-
Data Engineers
Provides essential insights on designing scalable architecture, essential for data engineers working on large-scale data systems.
-
IT Architects
IT architects will benefit from understanding various big data architectures for effective system design and integration.
-
Business Analysts
Business analysts looking to leverage big data can gain valuable knowledge to interpret architectures effectively for business insights.
-
Beginners in Data
Individuals new to data concepts may find the technical terminology overwhelming without prior foundational knowledge.
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Scalable Big Data Architecture: A Practitioners Guide to Choosing Relevant Big Data Architecture, Paperback
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Bahaaldine Azarmi All Books Editorial Review
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Caratteristiche e benefici
- Comprehensive guide to various big data architectures.
- Covers real-world use cases using No-SQL databases.
- Demonstrates scalable data processing methods and technologies.
- Integrates machine learning and stream analytics seamlessly.
- Practical examples using tools like Logstash, Spark, and Kafka.
- Ideal for developers, data architects, and data scientists.
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