Бібліотека Київського столичного університету імені Бориса Грінченка

Головна

Спрощенний режим

Посібник користувача

Бази даних

Електронний каталог бібліотеки- результати пошуку

Вид пошуку

Електронний каталог бібліотеки

Каталог авторефератів та дисертацій

Грінченкознавство

Рідкісні та цінні видання

Українська Аудіокнига

Мережеві ресурси

Наукові періодичні видання Університету

Зона пошуку

Формат представлення знайдених документів:
повний	інформаційний	короткий

Відсортувати знайдені документи за:
автором	назвою	роком видання	типом документа

Пошуковий запит: (<.>U=004.6<.>)

Загальна кількість знайдених документів : 2
Показані документи с 1 за 2

Форма документа : Однотомне видання
Шифр видання : 004.6/Э 79
Автор(и) : Эрл, Томас, Хаттак, Ваджид, Булер, Пол
Назва : Основы Big Data. Концепции, алгоритмы и технологии
Вихідні дані : Днепр: Баланс Бизнес Бук, 2018
Кільк.характеристики :320 с
ISBN, Ціна 978-966-415-062-7: 399.00 грн.
ДРНТІ : 20
УДК : 004.6
Предметні рубрики: Інформатика-- Дані
Ключові слова (''Вільн.індекс.''): великі дані--зберігання даних--аналіз даних--корпоративні технологіїх--файлові системи
Примірники : всього : ГП ЧЗ(2)
Вільні : ГП ЧЗ(2)
Знайти схожі

Форма документа : Однотомне видання
Шифр видання : 004.6/Z17
Автор(и) : Zaharia, Matei A.
Назва : An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters
Вихідні дані : New York: ACM Books, 2016
Кільк.характеристики :128 с
Колективи : Association for Computing Machinery
Серія: ACM Books series; #11
ISBN, Ціна 978-1-970001-57-0: Б.ц.
ДРНТІ : 20
УДК : 004.6
Предметні рубрики: Інформаційні технології-- Обробка даних-- Архітектура
Ключові слова (''Вільн.індекс.''): mapreduce--алгоритми багатопрохідного доступу--архітектура
Анотація: Ця книга, переглянута версія дисертації на здобуття премії ACM Dissertation 2014 р., Пропонує архітектуру для кластерних обчислювальних систем, яка може вирішувати виникаючі навантаження на обробку даних в масштабі. У той час як ранні кластерні обчислювальні системи, такі як MapReduce, обробляли пакетну обробку, наша архітектура також дозволяє здійснювати потокові та інтерактивні запити, зберігаючи масштабованість MapReduce та стійкість до відмов. І хоча більшість розгорнутих систем підтримують лише прості обчислення в один прохід (наприклад, SQL-запити), наша також поширюється на алгоритми багатопрохідного доступу, необхідні для складної аналітики, наприклад машинного навчання. Нарешті, на відміну від спеціалізованих систем, запропонованих для деяких із цих робочих навантажень, наша архітектура дозволяє комбінувати ці обчислення, що дає можливість багатим новим програмам, що змішуються, наприклад, потокової та пакетної обробки.
Примірники :Сервер(1)
Вільні : Сервер(1)

Знайти схожі

© Міжнародна Асоціація користувачів і розробників електронних бібліотек і нових інформаційних технологій
(Асоціація ЕБНІТ)