Sistemi di streaming: Il cosa, il dove, il quando e il come dell'elaborazione dei dati su larga scala

Recensioni dei lettori

Il libro offre una visione completa dei sistemi di streaming e dell'elaborazione dei big data, presentando concetti complessi e un quadro di comprensione di livello superiore. Tuttavia, è criticato per il suo stile di scrittura, la scarsa formattazione e la mancanza di esempi pratici, che rendono difficile per i lettori impegnarsi con i contenuti.

⬤ Fornisce una comprensione approfondita dei sistemi di streaming e della loro relazione con l'elaborazione dei big data.
⬤ Offre nuovi concetti che ampliano le conoscenze pregresse sulla programmazione batch.
⬤ Educativo sui fondamenti ingegneristici dei sistemi di streaming.
⬤ Contiene un interessante background sull'evoluzione dei sistemi moderni.

⬤ Spiegazioni troppo complesse di concetti semplici, che generano confusione.
⬤ Formattazione scadente con grafici piccoli e colori del testo difficili da leggere.
⬤ Stile di scrittura macchinoso che sminuisce il contenuto tecnico.
⬤ Scarsa presenza di informazioni pratiche e spesso mancanza di profondità nella trattazione degli argomenti.
⬤ Molte recensioni hanno segnalato problemi di qualità di stampa, tra cui figure illeggibili.

(basato su 21 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Streaming Systems: The What, Where, When, and How of Large-Scale Data Processing

Contenuto del libro:

Lo streaming dei dati è un tema di grande attualità nell'ambito dei big data. Mentre un numero sempre maggiore di aziende cerca di domare gli enormi insiemi di dati illimitati che pervadono il nostro mondo, i sistemi di streaming hanno finalmente raggiunto un livello di maturità sufficiente per essere adottati a livello mainstream.

Con questa guida pratica, ingegneri dei dati, data scientist e sviluppatori impareranno a lavorare con i dati in streaming in modo concettuale e indipendente dalla piattaforma. Questo libro, ampliato dai popolari post di Tyler Akidau sul blog "Streaming 101" e "Streaming 102", vi porterà da un livello introduttivo a una comprensione sfumata del cosa, dove, quando e come elaborare i flussi di dati in tempo reale. Inoltre, con i coautori Slava Chernyak e Reuven Lax, vi immergerete in profondità nei watermark e nell'elaborazione "exactly-once".

Esplorerete: Come si confrontano i modelli di elaborazione dei dati in streaming e in batch. I principi e i concetti fondamentali alla base di un'elaborazione robusta dei dati fuori ordine.

Come i watermark tracciano i progressi e la completezza in insiemi di dati infiniti. Come le tecniche di elaborazione dei dati exactly-once garantiscono la correttezza. Come i concetti di flussi e tabelle costituiscono le basi dell'elaborazione dei dati sia in batch che in streaming.

Le motivazioni pratiche che stanno alla base di un potente meccanismo di stato persistente, basato su un esempio del mondo reale. Come le relazioni variabili nel tempo forniscono un collegamento tra l'elaborazione dei flussi e il mondo dell'SQL e dell'algebra relazionale.