Алгоритмы и структуры для массивных наборов данных
Стандартные алгоритмы и структуры при применении к крупным распределенным наборам данных могут становиться медленными — или вообще не работать. Правильный подбор алгоритмов, предназначенных для работы с большими данными, экономит время, повышает точность
и снижает стоимость обработки.
Книга знакомит с методами обработки и анализа больших распределенных данных. Насыщенное отраслевыми историями и занимательными иллюстрациями, это удобное руководство позволяет легко понять даже сложные концепции. Вы научитесь применять на реальных примерах такие мощные алгоритмы, как фильтры Блума, набросок count-min, HyperLogLog и LSM-деревья, в своих собственных проектах.
Приведены примеры на Python, R и в псевдокоде.
Основные темы:
- вероятностные структуры данных в виде набросков;
- выбор правильного движка базы данных;
- конструирование эффективных дисковых структур данных и алгоритмов;
- понимание алгоритмических компромиссов в крупно-масштабных системах;
- правильное формирование выборок из потоковых данных;
- вычисление процентилей при ограниченных пространст-венных ресурсах.
«Доступное и прекрасно иллюстрированное введение в вероятностные дисковые структуры данных и алгоритмы».
Маркус Янг, Prosper Marketplace
«Повысит ваши знания об алгоритмах и структурах данных с уровня учебника до уровня реального мира».
Руи Лю, Oracle
«Прекрасно объясняет масштабируемые структуры данных и алгоритмы. Обязательное чтение для любого инженера данных».
Алекс Гоур, Shopify
«Подробный практический подход к работе с распределенными системами и архитектурами данных».
Сатедж Кумар Саху, Honeywell
Работа с большими данными и распределенными системами
Книга будет полезна специалистам, которые изучают обработку данных, анализ больших данных и современные подходы к работе с распределенными системами. Материал помогает лучше понять, как организовать хранение данных, повысить производительность вычислений и выбирать подходящие решения для обработки массивных информационных потоков.
Оптимизация алгоритмов и баз данных
Практические примеры позволяют разобраться в оптимизации алгоритмов, проектировании масштабируемых систем и эффективном использовании баз данных. Книга подойдет разработчикам, инженерам данных и специалистам в сфере информационных технологий, которые работают с большими объемами информации и хотят повысить эффективность программных решений.
Издание помогает связать теоретические знания по структурам данных и алгоритмам с реальными задачами программирования. Примеры на Python и R позволяют применять изученные методы при разработке приложений, обработке потоковой информации и создании решений для высоконагруженных систем.
