В книге рассматриваются модели, системы и фреймворки, специально разработанные для обработки и анализа больших наборов данных. Вы познакомитесь с основными парадигмами и механизмами, применяемыми в анализе больших данных, включая MapReduce, рабочие потоки, массовый синхронный параллелизм, передачу сообщений и SQL-подобные модели. В главах книги описаны примеры использования фреймворков Hadoop, Spark, Storm и MPI и рассмотрены вопросы выбора среды, наиболее подходящей для достижения целевых задач приложения. Читатель должен хорошо владеть такими языками, как Java, Python или Scala, и знать основные концепции параллельного и распределенного программирования.

Данная книга представляет собой всестороннее введение в методы прогнозирования и содержит достаточно информации о каждом из них, помогая читателям разумно их использовать. Примеры с многочисленными наборами данных на языке R авторы заимствовали из собственного опыта консультирования. В конце глав приводятся упражнения по пройденной теме. На протяжении всей книги мы используем язык программирования R и хотим, чтобы студенты научились делать прогнозы с помощью R. Язык R бесплатен и доступен практически в любой операционной системе. Это прекрасный инструмент для любого статистического анализа, а не только для прогнозирования. Инструкции по инсталлированию и использованию R см. в приложении А «Использование языка R». Все примеры на R в книге основаны на допущении, что вы сначала скачали пакет fpp3.

С помощью этой книги Вы сможете начать работу с Apache Flink, фреймворком с открытым исходным кодом, на котором основаны многие крупнейшие в мире системы для обработки потоковых данных. Из книги Вы получите фундаментальные понятия о параллельной потоковой обработке и узнаете, чем эта технология отличается от традиционной пакетной обработки данных. Авторы книги, которые заняты 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.

Авторы книги предлагают по-новому взглянуть на Python и использовать свой уникальный подход, чтобы быстро решить задачи, которые стоят перед современными разработчиками. Вы на практике познакомитесь с революционными вычислительными технологиями, а также программированием на Python — одном из самых популярных языков программирования в мире, лидирующем по темпам развития.

Широкое внедрение виртуализации, появление облачных вычислений, многократный ежегодный рост объемов данных и наличие разнообразных типов и источников данных — все эти факторы сделали современные технологии хранения данных еще важнее и актуальнее для успешной деятельности как коммерческих, так и любых других организаций. Наиболее остро по сравнению с прежними временами перед руководителями IT-отрасли встала проблема найма на работу и подготовки высококвалифицированных технических специалистов сферы хранения данных