. The book "Algorithms and Data Structures for Massive Datasets MEAP Version 8" emphasizes the significance of comprehending the development of technology and creating a personal paradigm for perceiving the technological process of developing contemporary knowledge as the basis for human survival and unity in a warring society. The book offers a thorough and approachable introduction to data processing and analysis methods made to handle enormous, disseminated datasets. It provides readers with an understanding of intricate ideas through engaging visuals and captivating business tales that demonstrate how these strategies have been used successfully in actual use cases, including Google BigTable, Bitcoin, and a clever bed sensor app. The book begins by examining the difficulties of handling massive amounts of data and why conventional algorithms and data structures fail. It then presents various cutting-edge techniques for handling enormous datasets, including data sketches, distributed map-reduce, and streaming data processing. These methods are shown to be effective and scalable using real-world examples. The book also covers the design and implementation of distributed data structures such as Pregel, Hadoop, and Spark. Data sketches, which provide a quick and approximate approach to handling huge datasets, are one of the main topics covered in the book. It discusses several types of data sketches, such as histograms, Bloom filters, and k-nearest neighbors, and shows how they can be applied to speed up querying and exploring large datasets. In addition, the book explains how data sketches may be used to estimate statistics like distinct values, frequency distributions, and heavy hitters. Distributed map-reduce is another crucial idea presented in the book. It describes how to use Hadoop's MapReduce and other similar frameworks to process enormous amounts of data in parallel across many machines. The book shows how distributed map-reduce can be utilized to solve issues involving enormous datasets by presenting instances of its application in actual enterprises. The book also covers streaming data processing, which has become increasingly essential for handling the constant flow of data from sources like social media and IoT devices. It teaches readers how to use Flink and Storm to handle real-time data streams and how to apply these technologies to solve practical problems like fraud detection and recommendation systems. The book concludes by going through the design and implementation of distributed data structures like Pregel, Hadoop, and Spark.

.В книге «Algorithms and Data Structures for Massive Datasets MEAP Version 8» подчеркивается значимость осмысления развития технологий и создания личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний как основы выживания человека и единства в воюющем обществе. Книга предлагает подробное и доступное введение в методы обработки и анализа данных, сделанные для обработки огромных распространенных наборов данных. Он дает читателям понимание замысловатых идей через привлекательные визуальные эффекты и увлекательные бизнес-сказки, которые демонстрируют, как эти стратегии успешно использовались в реальных сценариях использования, включая Google BigTable, Bitcoin и хитроумный сенсор кровати. Книга начинается с изучения трудностей обработки огромных объемов данных и почему обычные алгоритмы и структуры данных терпят неудачу. Затем в нем представлены различные передовые методы обработки огромных наборов данных, включая эскизы данных, распределенное сокращение карт и потоковую обработку данных. Показано, что эти методы эффективны и масштабируемы с использованием реальных примеров. Книга также охватывает разработку и реализацию распределенных структур данных, таких как Pregel, Hadoop и Spark.Наброски данных, которые обеспечивают быстрый и приблизительный подход к обработке огромных наборов данных, являются одной из основных тем, рассматриваемых в книге. В нем обсуждаются несколько типов эскизов данных, таких как гистограммы, фильтры Блума и k-ближайшие соседи, и показано, как их можно применять для ускорения запросов и изучения больших наборов данных. Кроме того, в книге объясняется, как эскизы данных могут использоваться для оценки статистики, такой как различные значения, распределения частот и тяжелые удары. Distributed map-reduce - еще одна важнейшая идея, представленная в книге. В нем описывается, как использовать MapReduce от Hadoop и другие подобные фреймворки для параллельной обработки огромных объемов данных на многих машинах. В книге показано, как распределенное сокращение карт может использоваться для решения проблем, связанных с огромными наборами данных, путем представления примеров его применения на реальных предприятиях. Книга также охватывает обработку потоковых данных, которая становится все более важной для обработки постоянного потока данных из таких источников, как социальные сети и устройства интернета вещей. Он учит читателей, как использовать Flink и Storm для обработки потоков данных в реальном времени и как применять эти технологии для решения практических проблем, таких как системы обнаружения мошенничества и рекомендации. Книга завершается прохождением проектирования и реализации распределенных структур данных, таких как Pregel, Hadoop и Spark.

. livre « Algorithms and Data Structures for Massive Datasets MEAP Version 8 » souligne l'importance de comprendre le développement de la technologie et de créer un paradigme personnel pour la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes comme base de la survie humaine et de l'unité dans une société belligérante. livre offre une introduction détaillée et accessible aux méthodes de traitement et d'analyse des données faites pour traiter d'énormes ensembles de données courantes. Il permet aux lecteurs de comprendre les idées complexes à travers des visuels attrayants et des histoires d'affaires fascinantes qui montrent comment ces stratégies ont été utilisées avec succès dans des scénarios d'utilisation réels, y compris Google BigTable, Bitcoin et un capteur de lit astucieux. livre commence par étudier les difficultés de traitement d'énormes quantités de données et pourquoi les algorithmes et structures de données classiques échouent. Il présente ensuite diverses meilleures pratiques pour traiter d'énormes ensembles de données, y compris des croquis de données, des abréviations de cartes distribuées et le traitement des données en continu. Ces méthodes sont efficaces et évolutives à l'aide d'exemples réels. livre couvre également le développement et la mise en œuvre de structures de données distribuées telles que Pregel, Hadoop et Spark.s croquis de données qui fournissent une approche rapide et approximative du traitement d'énormes ensembles de données sont l'un des principaux thèmes abordés dans le livre. Il traite de plusieurs types de croquis de données, tels que les histogrammes, les filtres Bloom et les k voisins les plus proches, et montre comment ils peuvent être appliqués pour accélérer les requêtes et explorer de grands ensembles de données. En outre, le livre explique comment les croquis de données peuvent être utilisés pour estimer les statistiques, telles que les différentes valeurs, les distributions de fréquences et les chocs lourds. Distributed map-reduce est une autre idée essentielle présentée dans le livre. Il décrit comment utiliser MapReduce de Hadoop et d'autres cadres similaires pour traiter en parallèle d'énormes quantités de données sur de nombreuses machines. livre montre comment la réduction distribuée des cartes peut être utilisée pour résoudre les problèmes liés à d'énormes ensembles de données en présentant des exemples de son application dans les entreprises réelles. livre couvre également le traitement des données en continu, qui devient de plus en plus important pour traiter le flux constant de données provenant de sources telles que les réseaux sociaux et les appareils Internet des objets. Il enseigne aux lecteurs comment utiliser Flink et Storm pour traiter les flux de données en temps réel et comment appliquer ces technologies pour résoudre des problèmes pratiques tels que les systèmes de détection des fraudes et les recommandations. livre se termine par la conception et la mise en œuvre de structures de données distribuées telles que Pregel, Hadoop et Spark.

libro «Algorithms and Data Structures for Massive Datasets MEAP Version 8» destaca la importancia de comprender el desarrollo de la tecnología y crear un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base de la supervivencia humana y la unidad en una sociedad en guerra. libro ofrece una introducción detallada y accesible a las técnicas de procesamiento y análisis de datos hechas para manejar enormes conjuntos de datos comunes. Proporciona a los lectores una comprensión de las ideas intrincadas a través de atractivos efectos visuales y fascinantes cuentos de negocios que demuestran cómo estas estrategias se han utilizado con éxito en escenarios de uso real, incluyendo Google BigTable, Bitcoin y el sofisticado sensor de cama. libro comienza con el estudio de las dificultades para procesar enormes cantidades de datos y por qué fallan los algoritmos y estructuras de datos convencionales. A continuación, presenta varias técnicas avanzadas para procesar enormes conjuntos de datos, incluyendo bocetos de datos, reducción distribuida de mapas y procesamiento de datos en streaming. Se ha demostrado que estos métodos son eficientes y escalables utilizando ejemplos reales. libro también cubre el desarrollo e implementación de estructuras de datos distribuidas como Pregel, Hadoop y Spark. bosquejos de datos, que proporcionan un enfoque rápido y aproximado para procesar enormes conjuntos de datos, son uno de los temas principales tratados en el libro. Discute varios tipos de bocetos de datos, como histogramas, filtros Bloom y vecinos k-cercanos, y muestra cómo se pueden aplicar para acelerar las consultas y estudiar grandes conjuntos de datos. Además, el libro explica cómo se pueden utilizar los bocetos de datos para estimar estadísticas como diferentes valores, distribuciones de frecuencias y golpes pesados. Distributed map-reduce es otra de las ideas más importantes presentadas en el libro. Describe cómo utilizar MapReduce de Hadoop y otros marcos similares para procesar grandes cantidades de datos en paralelo en muchas máquinas. libro muestra cómo la reducción distribuida de mapas se puede utilizar para resolver problemas relacionados con enormes conjuntos de datos presentando ejemplos de su aplicación en empresas reales. libro también cubre el procesamiento de datos en streaming, que es cada vez más importante para manejar el flujo constante de datos de fuentes como las redes sociales y los dispositivos de IoT. Enseña a los lectores cómo usar Flink y Storm para procesar flujos de datos en tiempo real y cómo aplicar estas tecnologías para resolver problemas prácticos, como sistemas de detección de fraudes y recomendaciones. libro se completa con el paso del diseño e implementación de estructuras de datos distribuidos como Pregel, Hadoop y Spark.

.O livro «Algorithms and Data Estrutures for Massive Datasets MEAP Version 8» enfatiza a importância de compreender o desenvolvimento da tecnologia e criar um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno como base da sobrevivência humana e da unidade numa sociedade em guerra. O livro oferece uma introdução detalhada e acessível às técnicas de processamento e análise de dados feitas para processar grandes conjuntos de dados comuns. Ele dá aos leitores a compreensão de ideias projetadas através de efeitos visuais atraentes e contos de negócios fascinantes que demonstram como essas estratégias foram usadas com sucesso em cenários de uso reais, incluindo Google BigTable, Bitcoin e sensor de cama astuto. O livro começa por estudar a dificuldade de processar grandes quantidades de dados e por que os algoritmos e estruturas de dados convencionais falham. Em seguida, apresenta uma variedade de técnicas avançadas de processamento de grandes conjuntos de dados, incluindo esboços de dados, redução distribuída de mapas e streaming de dados. Demonstra-se que estes métodos são eficazes e escaláveis usando exemplos reais. O livro também abrange o desenvolvimento e a implementação de estruturas de dados distribuídas, tais como Prevel, Hadoop e Spark.Os esboços de dados que fornecem uma abordagem rápida e aproximada para o processamento de grandes conjuntos de dados são um dos principais temas abordados no livro. Ele discute vários tipos de esboços de dados, como histogramas, filtros Bloom e os vizinhos mais próximos, e mostra como eles podem ser usados para acelerar as pesquisas e explorar grandes conjuntos de dados. Além disso, o livro explica como os desenhos de dados podem ser usados para estimar estatísticas como diferentes valores, distribuição de frequência e impactos pesados. Distribuída map-reduse é outra das ideias mais importantes do livro. Ele descreve como usar MapReduce de Hadoop e outros quadros similares para processamento paralelo de grandes quantidades de dados em muitas máquinas. O livro mostra como a redução distribuída de cartões pode ser usada para resolver problemas relacionados com grandes conjuntos de dados, apresentando exemplos de aplicações em empresas reais. O livro também abrange o processamento do streaming de dados, que é cada vez mais importante para processar o fluxo contínuo de dados de fontes como redes sociais e dispositivos de Internet das coisas. Ele ensina aos leitores como usar Flink e Storm para processar fluxos de dados em tempo real e como aplicar essas tecnologias para resolver problemas práticos, como sistemas de detecção de fraudes e recomendações. O livro é concluído com a concepção e implementação de estruturas de dados distribuídas, tais como Prevel, Hadoop e Spark.

Nel libro «Algorithms and Data Struttures for Massive Datasets MEAP Variante 8» si sottolinea l'importanza della comprensione dello sviluppo tecnologico e della creazione di un paradigma di percezione del processo tecnologico per lo sviluppo delle conoscenze moderne come base della sopravvivenza umana e dell'unità in una società in guerra. Il libro offre un'introduzione dettagliata e accessibile ai metodi di elaborazione e analisi dei dati realizzati per gestire gli enormi set di dati comuni. Offre ai lettori una comprensione delle idee ideali attraverso gli effetti visivi attraenti e le affascinanti favole aziendali che dimostrano come queste strategie sono state utilizzate con successo in scenari di utilizzo reali, tra cui Google BigTable, Bitcoin e il sensore furbo del letto. Il libro inizia studiando la difficoltà di elaborare enormi quantità di dati e perché gli algoritmi e le strutture di dati tradizionali falliscono. In seguito viene illustrata una serie di procedure avanzate per l'elaborazione di grandi set di dati, tra cui miniature di dati, riduzione distribuita delle schede e elaborazione dei dati in streaming. È dimostrato che questi metodi sono efficaci e scalabili utilizzando esempi reali. Il libro comprende anche lo sviluppo e la realizzazione di strutture di dati distribuite come Pregel, Hadoop e Spark.Gli schemi di dati che forniscono un approccio rapido e approssimativo all'elaborazione di enormi set di dati sono uno dei principali temi trattati nel libro. discutono diversi tipi di sketch di dati, quali istogrammi, filtri Bloom e i vicini K, e si mostra come possono essere utilizzati per accelerare le richieste e studiare grandi set di dati. Inoltre, il libro spiega come le miniature di dati possono essere utilizzate per valutare statistiche quali valori diversi, la distribuzione delle frequenze e i colpi pesanti. Distributed map-reduce è un'altra delle idee più importanti del libro. Descrive come utilizzare i MapReduce di Hadoop e altri framework simili per elaborare in parallelo enormi quantità di dati su molte macchine. Il libro mostra come la riduzione distribuita delle schede può essere utilizzata per risolvere i problemi di enormi set di dati fornendo esempi di utilizzo in aziende reali. Il libro comprende anche l'elaborazione dei dati in streaming, che diventa sempre più importante per elaborare il flusso costante di dati da fonti come i social media e i dispositivi Internet delle cose. Insegna ai lettori come utilizzare Flink e Storm per gestire i flussi di dati in tempo reale e come utilizzare queste tecnologie per risolvere problemi pratici come i sistemi di rilevamento delle frodi e le linee guida. Il libro si conclude con la progettazione e l'implementazione di strutture di dati distribuite come Pregel, Hadoop e Spark.

.Das Buch „Algorithms and Data Structures for Massive Datasets MEAP Version 8“ betont die Bedeutung des Verständnisses der technologischen Entwicklung und der Schaffung eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage des menschlichen Überlebens und der Einheit in einer kriegführenden Gesellschaft. Das Buch bietet eine detaillierte und zugängliche Einführung in die Methoden der Datenverarbeitung und -analyse, die zur Verarbeitung riesiger verbreiteter Datensätze durchgeführt wurden. Es gibt den sern Einblicke in komplizierte Ideen durch ansprechende Visuals und faszinierende Geschäftsgeschichten, die zeigen, wie diese Strategien in realen Anwendungsfällen erfolgreich eingesetzt wurden, darunter Google BigTable, Bitcoin und der clevere Bettsensor. Das Buch beginnt mit der Untersuchung der Schwierigkeiten beim Umgang mit riesigen Datenmengen und warum herkömmliche Algorithmen und Datenstrukturen versagen. Anschließend werden verschiedene fortschrittliche Techniken zur Verarbeitung riesiger Datensätze vorgestellt, darunter Datenskizzen, verteilte Kartenkürzungen und Datenstreaming. Es hat sich gezeigt, dass diese Methoden mit realen Beispielen effizient und skalierbar sind. Das Buch behandelt auch die Entwicklung und Implementierung verteilter Datenstrukturen wie Pregel, Hadoop und Spark. Datenskizzen, die einen schnellen und groben Ansatz für die Verarbeitung riesiger Datensätze bieten, sind eines der Hauptthemen, die im Buch behandelt werden. Es werden verschiedene Arten von Datenskizzen wie Histogramme, Bloom-Filter und k-Nearest Neighbors diskutiert und gezeigt, wie sie angewendet werden können, um Abfragen zu beschleunigen und große Datensätze zu untersuchen. Darüber hinaus erklärt das Buch, wie Datenskizzen verwendet werden können, um Statistiken wie verschiedene Werte, Frequenzverteilungen und schwere Schläge zu bewerten. Distributed map-reduce ist eine weitere wichtige Idee, die im Buch vorgestellt wird. Es beschreibt, wie man MapReduce von Hadoop und andere ähnliche Frameworks verwendet, um riesige Datenmengen auf vielen Maschinen parallel zu verarbeiten. Das Buch zeigt, wie verteilte Kartenkürzungen verwendet werden können, um Probleme im Zusammenhang mit riesigen Datensätzen zu lösen, indem Beispiele für ihre Anwendung in realen Unternehmen präsentiert werden. Das Buch behandelt auch die Verarbeitung von Streaming-Daten, die für die Verarbeitung eines konstanten Datenstroms aus Quellen wie sozialen Medien und IoT-Geräten immer wichtiger wird. Es lehrt die ser, wie man Flink und Storm verwendet, um Echtzeitdatenströme zu verarbeiten und wie man diese Technologien anwendet, um praktische Probleme wie Betrugserkennungssysteme und Empfehlungen zu lösen. Das Buch schließt mit dem Design und der Implementierung verteilter Datenstrukturen wie Pregel, Hadoop und Spark.

. Książka „Algorytmy i struktury danych dla masywnych zbiorów danych MEAP wersja 8” podkreśla znaczenie zrozumienia rozwoju technologii i stworzenia osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy jako podstawy ludzkiego przetrwania i jedności w walczącym społeczeństwie. Książka oferuje szczegółowe i dostępne wprowadzenie do przetwarzania danych i technik analizy wykonanych w celu obsługi ogromnych, wspólnych zbiorów danych. Daje czytelnikom wgląd w skomplikowane pomysły poprzez wizualizacje przyciągające wzrok i angażowanie opowieści biznesowych, które pokazują, jak strategie te zostały z powodzeniem wykorzystane w przypadkach użycia w świecie rzeczywistym, w tym Google's, Bitcoin i inteligentny czujnik łóżka. Książka zaczyna się od zbadania trudności z obsługą ogromnych ilości danych i dlaczego tradycyjne algorytmy i struktury danych zawodzą. Następnie prezentuje różne najlepsze praktyki w zakresie obsługi ogromnych zbiorów danych, w tym miniatur danych, redukcji map rozproszonych i przesyłania strumieniowego danych. Wykazano, że metody te są skuteczne i skalowalne przy użyciu przykładów w świecie rzeczywistym. Książka obejmuje również rozwój i wdrażanie rozproszonych struktur danych, takich jak Pregel, Hadoop i Spark. Szkice danych, które zapewniają szybkie i szorstkie podejście do obsługi ogromnych zbiorów danych, są jednym z głównych tematów objętych książką. Omawia kilka typów miniatur danych, takich jak histogramy, filtry Bloom i k-najbliższych sąsiadów, i pokazuje, jak można je stosować do przyspieszania zapytań i badania dużych zbiorów danych. Ponadto książka wyjaśnia, w jaki sposób miniatury danych mogą być wykorzystywane do szacowania statystyk, takich jak różne wartości, rozkład częstotliwości i ciężkie skutki. Rozproszona redukcja map to kolejny kluczowy pomysł wprowadzony w książce. Opisuje, jak używać MapReduce firmy Hadoop i innych podobnych ram do przetwarzania ogromnych ilości danych równolegle na wielu maszynach. Książka pokazuje, jak rozproszona redukcja map może być wykorzystywana do rozwiązywania problemów związanych z ogromnymi zbiorami danych, przedstawiając przykłady jej zastosowania w prawdziwych przedsiębiorstwach. Książka obejmuje również przetwarzanie danych strumieniowych, które staje się coraz ważniejsze dla przetwarzania ciągłego przepływu danych ze źródeł, takich jak media społecznościowe i urządzenia IoT. Uczy czytelników, jak używać Flink i Storm do przetwarzania strumieni danych w czasie rzeczywistym oraz jak stosować te technologie do praktycznych problemów, takich jak systemy wykrywania nadużyć finansowych i zalecenia. Książka kończy się projektowaniem i wdrażaniem rozproszonych struktur danych, takich jak Pregel, Hadoop i Spark.

. הספר Algorithms and Data Structures for Massive Datasets MEAP Version 8 מדגיש את החשיבות של הבנת התפתחות הטכנולוגיה ויצירת פרדיגמה אישית לתפיסת התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני כבסיס להישרדות ולאחדות האנושית בחברה לוחמת. הספר מציע הקדמה מפורטת ונגישה לטכניקות עיבוד נתונים וניתוח שנעשו כדי להתמודד עם מערכות מידע נפוצות וענקיות. זה נותן לקוראים תובנות על רעיונות מורכבים דרך חזותיים תופסי עיניים וסיפורים עסקיים עוסקים אשר מדגימים כיצד אסטרטגיות אלה נוצלו בהצלחה בתיקי שימוש בעולם האמיתי, כולל BigTable, Bitcoin וחיישן מיטה חכם. הספר מתחיל בבדיקת הקשיים בטיפול בכמויות עצומות של נתונים ומדוע אלגוריתמים קונבנציונליים ומבני נתונים נכשלים. לאחר מכן היא מציגה מספר שיטות טובות לטיפול במערכות מידע ענקיות, כולל מסמרי מידע, צמצום מפות מבוזרות והזרמת נתונים. שיטות אלו הוכחו כיעילות וניתנות למישוש באמצעות דוגמאות מהעולם האמיתי. הספר עוסק גם בפיתוח ויישום של מבני נתונים מבוזרים כגון Pregel, Hadoop ו-Spark. סקיצות נתונים, המספקות גישה מהירה וגסה לטיפול במערכות מידע ענקיות, הן אחד הנושאים העיקריים המכוסים בספר. הוא דן במספר סוגים של מסנני מידע, כגון היסטוגרמות, מסנני בלום, ושכנים קרובים ביותר, ומראה כיצד ניתן ליישם אותם כדי להאיץ שאילתות ולחקור מערכות מידע גדולות. בנוסף, הספר מסביר כיצד ניתן להשתמש במנגנוני נתונים כדי להעריך נתונים סטטיסטיים כגון ערכים שונים, התפלגות תדירות והשפעות כבדות. הפחתת מפה מבוזרת היא עוד רעיון מכריע שהוצג בספר. הוא מתאר כיצד להשתמש ב-MapReduct של Hadoop ובמסגרות דומות אחרות כדי לעבד כמויות עצומות של נתונים במקביל למכונות רבות. הספר מראה כיצד ניתן להשתמש בצמצום מפות מבוזר כדי לפתור בעיות הקשורות לנתונים עצומים על ידי הצגת דוגמאות ליישומו במפעלים אמיתיים. הספר סוקר גם את עיבוד המידע הזורם, אשר נעשה חשוב יותר ויותר לעיבוד זרימת המידע המתמדת ממקורות כמו מדיה חברתית והתקני IOTT. היא מלמדת את הקוראים כיצד להשתמש בפלינק וסטורם כדי לעבד זרמי מידע בזמן אמת וכיצד ליישם את הטכנולוגיות הללו לבעיות מעשיות כמו מערכות זיהוי הונאה והמלצות. הספר מסתיים בתכנון ויישום של מבני נתונים מבוזרים כגון Pregel, Hadoop ו-Spark.''

. "Algoritmalar ve Büyük Veri Setleri için Veri Yapıları MEAP Sürüm 8" kitabı, teknolojinin gelişimini anlamanın ve modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma yaratmanın önemini vurgulamaktadır. savaşan bir toplumda insanın hayatta kalması ve birliği için temel olarak. Kitap, büyük, yaygın veri kümelerini işlemek için yapılan veri işleme ve analiz tekniklerine ayrıntılı ve erişilebilir bir giriş sunmaktadır. Göz alıcı görseller ve bu stratejilerin Google'ın BigTable, Bitcoin ve akıllı bir yatak sensörü de dahil olmak üzere gerçek dünyadaki kullanım durumlarında nasıl başarılı bir şekilde kullanıldığını gösteren ilgi çekici iş hikayeleri aracılığıyla okuyuculara karmaşık fikirler hakkında bilgi verir. Kitap, büyük miktarda veriyi işlemenin zorluklarını ve geleneksel algoritmaların ve veri yapılarının neden başarısız olduğunu inceleyerek başlıyor. Daha sonra, veri minik resimleri, dağıtılmış harita azaltma ve veri akışı dahil olmak üzere büyük veri kümelerini işlemek için çeşitli en iyi uygulamaları sunar. Bu yöntemlerin gerçek dünya örnekleri kullanılarak verimli ve ölçeklenebilir olduğu gösterilmiştir. Kitap ayrıca Pregel, Hadoop ve Spark gibi dağıtılmış veri yapılarının geliştirilmesini ve uygulanmasını da kapsar. Büyük veri setlerini işlemek için hızlı ve kaba bir yaklaşım sağlayan veri eskizleri, kitapta ele alınan ana konulardan biridir. Histogramlar, Bloom filtreleri ve k-en yakın komşular gibi çeşitli veri küçük resim türlerini tartışır ve sorguları hızlandırmak ve büyük veri kümelerini incelemek için nasıl uygulanabileceklerini gösterir. Buna ek olarak, kitap veri küçük resimlerinin farklı değerler, frekans dağılımları ve ağır etkiler gibi istatistikleri tahmin etmek için nasıl kullanılabileceğini açıklar. Dağıtılmış harita azaltma, kitapta tanıtılan bir başka önemli fikirdir. Birçok makinede büyük miktarda veriyi paralel olarak işlemek için Hadoop'un MapReduce ve diğer benzer çerçevelerin nasıl kullanılacağını açıklar. Kitap, dağıtılmış harita azaltmanın, gerçek işletmelerdeki uygulama örneklerini sunarak büyük veri kümeleriyle ilgili sorunları çözmek için nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Kitap ayrıca, sosyal medya ve IoT cihazları gibi kaynaklardan gelen sürekli veri akışını işlemek için giderek daha önemli hale gelen veri işleme akışını da kapsamaktadır. Okuyuculara gerçek zamanlı veri akışlarını işlemek için Flink ve Storm'un nasıl kullanılacağını ve bu teknolojilerin sahtekarlık tespit sistemleri ve öneriler gibi pratik sorunlara nasıl uygulanacağını öğretir. Kitap, Pregel, Hadoop ve Spark gibi dağıtılmış veri yapılarının tasarımı ve uygulanmasıyla sona eriyor.

. يؤكد كتاب «الخوارزميات وهياكل البيانات لمجموعات البيانات الضخمة MEAP الإصدار 8» على أهمية فهم تطوير التكنولوجيا وخلق نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة كأساس لبقاء الإنسان ووحدته في مجتمع متحارب. يقدم الكتاب مقدمة مفصلة ويمكن الوصول إليها لتقنيات معالجة البيانات وتحليلها للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة والشائعة. إنه يمنح القراء رؤى حول الأفكار المعقدة من خلال المرئيات اللافتة للنظر وحكايات الأعمال الجذابة التي توضح كيف تم استخدام هذه الاستراتيجيات بنجاح في حالات الاستخدام في العالم الحقيقي، بما في ذلك BigTable من Google و Bitcoin ومستشعر سرير ذكي. يبدأ الكتاب بفحص صعوبات التعامل مع كميات هائلة من البيانات ولماذا تفشل الخوارزميات وهياكل البيانات التقليدية. ثم يقدم العديد من أفضل الممارسات للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة، بما في ذلك الصور المصغرة للبيانات، وتقليل الخرائط الموزعة، وتدفق البيانات. وقد ثبت أن هذه الأساليب فعالة وقابلة للتطوير باستخدام أمثلة من العالم الحقيقي. يغطي الكتاب أيضًا تطوير وتنفيذ هياكل البيانات الموزعة مثل Pregel و Hadoop و Spark. تعد رسومات البيانات، التي توفر نهجًا سريعًا وتقريبيًا للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة، أحد الموضوعات الرئيسية التي يغطيها الكتاب. يناقش العديد من أنواع الصور المصغرة للبيانات، مثل histograms و Bloom filters و k-أقرب الجيران، ويوضح كيف يمكن تطبيقها لتسريع الاستفسارات ودراسة مجموعات البيانات الكبيرة. بالإضافة إلى ذلك، يشرح الكتاب كيف يمكن استخدام الصور المصغرة للبيانات لتقدير الإحصاءات مثل القيم المختلفة وتوزيعات التردد والتأثيرات الشديدة. يعد تقليل الخرائط الموزعة فكرة مهمة أخرى تم تقديمها في الكتاب. يصف كيفية استخدام MapReduce من Hadoop والأطر المماثلة الأخرى لمعالجة كميات هائلة من البيانات بالتوازي مع العديد من الآلات. يوضح الكتاب كيف يمكن استخدام تقليل الخرائط الموزعة لحل المشكلات المرتبطة بمجموعات البيانات الضخمة من خلال تقديم أمثلة على تطبيقها في المؤسسات الحقيقية. يغطي الكتاب أيضًا معالجة بيانات البث، والتي أصبحت ذات أهمية متزايدة لمعالجة التدفق المستمر للبيانات من مصادر مثل وسائل التواصل الاجتماعي وأجهزة إنترنت الأشياء. يعلم القراء كيفية استخدام Flink و Storm لمعالجة تدفقات البيانات في الوقت الفعلي وكيفية تطبيق هذه التقنيات على المشكلات العملية مثل أنظمة وتوصيات الكشف عن الاحتيال. يختتم الكتاب بتصميم وتنفيذ هياكل البيانات الموزعة مثل Pregel و Hadoop و Spark.

. "대규모 데이터 세트 MEAP 버전 8의 알고리즘 및 데이터 구조" 책은 기술 개발을 이해하고 현대 지식 개발의 기술 프로세스에 대한 인식을 인간 생존과 통일의 기초로 인식하기위한 개인 패러다임을 만드는 것의 중요성을 강조합니다. 전쟁 사회. 이 책은 거대한 공통 데이터 세트를 처리하기 위해 만들어진 데이터 처리 및 분석 기술에 대한 상세하고 액세스 가능한 소 Google의 BigTable, Bitcoin 및 영리한 침대 센서를 포함한 실제 사용 사례에서 이러한 전략이 어떻게 성공적으로 사용되었는지 보여주는 눈길을 끄는 영상과 매력적인 비즈니스 이야기를 통해 독자에게 복잡한 아이디어에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 책은 엄청난 양의 데이터를 처리하는 어려움과 기존 알고리즘 및 데이터 구조가 실패한 이유를 조사하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 데이터 미리 보기, 분산 맵 축소 및 데이터 스트리밍을 포함하여 거대한 데이터 세트를 처리하기위한 다양한 모범 사례를 제 이러한 방법은 실제 예제를 사용하여 효율적이고 확장 가능한 것으로 나타났습니다. 이 책은 또한 Pregel, Hadoop 및 Spark와 같은 분산 데이터 구조의 개발 및 구현을 다룹니다. 거대한 데이터 세트를 처리하기위한 빠르고 대략적인 접근 방식을 제공하는 데이터 스케치는이 책에서 다루는 주요 주제 중 하나입니다. 히스토그램, 블룸 필터 및 가장 가까운 이웃과 같은 여러 유형의 데이터 미리 보기 못에 대해 설명하고 쿼리 속도를 높이고 대규모 데이터 세트를 연구하는 방법을 보여줍니다. 또한이 책은 데이터 미리 보기를 사용하여 다른 값, 주파수 분포 및 큰 영향과 같은 통계를 추정하는 방법을 설명합니다. 분산 맵 축소는이 책에 도입 된 또 다른 중요한 아이디어입니다. Hadoop의 MapReduce 및 기타 유사한 프레임 워크를 사용하여 많은 양의 데이터를 병렬로 처리하는 방법을 설명합니다. 이 책은 실제 기업에서 응용 프로그램의 예를 제시함으로써 분산 맵 축소를 사용하여 거대한 데이터 세트와 관련된 문제를 해결하는 방법을 보여줍니 이 책은 또한 스트리밍 데이터 처리를 다루며 소셜 미디어 및 IoT 장치와 같은 소스에서 데이터의 지속적인 흐름을 처리하는 데 점점 더 중요 해지고 있습니다. 독자들에게 Flink 및 Storm을 사용하여 실시간 데이터 스트림을 처리하는 방법과 사기 탐지 시스템 및 권장 사항과 같은 실제 문제에 이러한 기술을 적용하는 방법을 가르칩니 이 책은 Pregel, Hadoop 및 Spark와 같은 분산 데이터 구조의 설계 및 구현으로 마무리됩니다.

.本「大規模なデータセットのアルゴリズムとデータ構造MEAPバージョン8」は、技術の発展を理解し、戦争社会における人間の生存と統一の基礎としての現代知識の発展の技術的プロセスの認識のための個人的なパラダイムを作成することの重要性を強調しています。この本は、巨大で一般的なデータセットを処理するために作られたデータ処理および分析技術の詳細でアクセス可能な紹介を提供しています。これは、GoogleのBigTable、 Bitcoin、巧妙なベッドセンサーなど、これらの戦略が実際のユースケースでどのようにうまく使用されているかを示す、目を引くビジュアルと魅力的なビジネスストーリーを通じて、複雑なアイデアへの洞察力を提供します。この本は、膨大な量のデータを扱うことの難しさと、従来のアルゴリズムとデータ構造がなぜ失敗するのかを検討することから始まります。その後、データサムネイル、分散マップの削減、データストリーミングなど、膨大なデータセットを処理するためのさまざまなベストプラクティスを提示します。これらのメソッドは、現実世界の例を使用して効率的でスケーラブルであることが示されています。この本では、Pregel、 Hadoop、 Sparkなどの分散データ構造の開発と実装についても説明しています。巨大なデータセットを処理するための迅速かつ大まかなアプローチを提供するデータスケッチは、本で取り上げられている主なトピックの1つです。ヒストグラム、Bloomフィルタ、k-nearest neighborsなど、いくつかの種類のデータサムネイルについて説明し、クエリを高速化して大きなデータセットを研究するために適用する方法を示しています。また、データのサムネイルを使って、異なる値、周波数分布、重い影響などの統計を推定する方法についても解説しています。分散マップリデュースは、本で導入されたもう一つの重要なアイデアです。HadoopのMapReduceやその他の類似フレームワークを使用して、多くのマシンで並列に大量のデータを処理する方法について説明します。この本では、分散マップの削減を使用して、巨大なデータセットに関連する問題を解決する方法を示しています。また、ソーシャルメディアやIoTデバイスなどのソースからのデータの絶え間ない流れを処理するためにますます重要になっているストリーミングデータ処理についても取り上げています。FlinkとStormを使用してリアルタイムデータストリームを処理する方法と、詐欺検出システムや推奨事項などの実用的な問題にこれらの技術を適用する方法を読者に教えています。この本は、Pregel、 Hadoop、 Sparkなどの分散データ構造の設計と実装で終わります。