没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
试读
821页
Practical Data Science A Guide to Building the Technology Stack for Turning Data Lakes into Business Assets 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书
资源推荐
资源详情
资源评论
Practical Data
Science
A Guide to Building the Technology
Stack for Turning Data Lakes into
Business Assets
—
Andreas François Vermeulen
Practical Data Science
A Guide to Building the Technology
Stack for Turning Data Lakes into
Business Assets
AndreasFrançoisVermeulen
Practical Data Science: A Guide to Building the Technology Stack for Turning Data
Lakes into Business Assets
ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-3053-4 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-3054-1
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-3054-1
Library of Congress Control Number: 2018934681
Copyright © 2018 by Andreas François Vermeulen
is work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole or part of the
material is concerned, specically the rights of translation, reprinting, reuse of illustrations, recitation,
broadcasting, reproduction on microlms or in any other physical way, and transmission or information
storage and retrieval, electronic adaptation, computer software, or by similar or dissimilar methodology now
known or hereafter developed.
Trademarked names, logos, and images may appear in this book. Rather than use a trademark symbol with
every occurrence of a trademarked name, logo, or image, we use the names, logos, and images only in an
editorial fashion and to the benet of the trademark owner, with no intention of infringement of the
trademark.
e use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms, even if they are not
identied as such, is not to be taken as an expression of opinion as to whether or not they are subject to
proprietary rights.
While the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the date of publication,
neither the author nor the editors nor the publisher can accept any legal responsibility for any errors or
omissions that may be made. e publisher makes no warranty, express or implied, with respect to the
material contained herein.
Managing Director, Apress Media LLC: Welmoed Spahr
Acquisitions Editor: Susan McDermott
Development Editor: Laura Berendson
Coordinating Editor: Rita Fernando
Cover designed by eStudioCalamar
Cover image designed by Freepik (www.freepik.com)
Distributed to the book trade worldwide by Springer Science+Business Media NewYork,
233 Spring Street, 6th Floor, NewYork, NY 10013. Phone 1-800-SPRINGER, fax (201) 348-4505, e-mail
orders-ny@springer-sbm.com, or visit www.springeronline.com. Apress Media, LLC is a California LLC and
the sole member (owner) is Springer Science+Business Media Finance Inc (SSBM Finance Inc). SSBM
Finance Inc is a Delaware corporation.
For information on translations, please e-mail rights@apress.com, or visit www.apress.com/
rights-permissions.
Apress titles may be purchased in bulk for academic, corporate, or promotional use. eBook versions and
licenses are also available for most titles. For more information, reference our Print and eBook Bulk Sales
web page at www.apress.com/bulk-sales.
Any source code or other supplementary material referenced by the author in this book is available to
readers on GitHub via the book’s product page, located at www.apress.com/9781484230534. For more
detailed information, please visit www.apress.com/source-code.
Printed on acid-free paper
AndreasFrançoisVermeulen
West Kilbride North Ayrshire, United Kingdom
iii
About the Author �����������������������������������������������������������������������������������������������������xv
About the Technical Reviewer �������������������������������������������������������������������������������xvii
Acknowledgments ��������������������������������������������������������������������������������������������������xix
Introduction ������������������������������������������������������������������������������������������������������������xxi
Table of Contents
Chapter 1: Data Science Technology Stack �������������������������������������������������������������� 1
Rapid Information Factory Ecosystem ������������������������������������������������������������������������������������������ 1
Data Science Storage Tools����������������������������������������������������������������������������������������������������������� 2
Schema-on-Write andSchema-on-Read �������������������������������������������������������������������������������� 2
Data Lake �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 4
Data Vault �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 4
Hubs ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 5
Links ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 5
Satellites ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 5
Data Warehouse Bus Matrix ���������������������������������������������������������������������������������������������������������� 6
Data Science Processing Tools ����������������������������������������������������������������������������������������������������� 6
Spark ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 6
Spark Core ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 7
Spark SQL �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 7
Spark Streaming ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 7
MLlib Machine Learning Library ���������������������������������������������������������������������������������������������� 7
GraphX ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 8
Mesos�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 9
Akka ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 9
Cassandra ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 9
iv
Kafka ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 10
Kafka Core ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 10
Kafka Streams ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 10
Kafka Connect ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 10
Elastic Search ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 11
R �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 11
Scala ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 12
Python ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 12
MQTT (MQ Telemetry Transport) �������������������������������������������������������������������������������������������������� 13
What’s Next? ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 13
Chapter 2: Vermeulen-Krennwallner- Hillman-Clark ����������������������������������������������� 15
Windows ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 15
Linux ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 15
It’s Now Time toMeet Your Customer ����������������������������������������������������������������������������������������� 16
Vermeulen PLC ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 16
Krennwallner AG �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 17
Hillman Ltd ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 18
Clark Ltd �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 18
Processing Ecosystem ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 19
Scala �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 20
Apache Spark ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 20
Apache Mesos ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 21
Akka �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 21
Apache Cassandra ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 21
Kafka ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 22
Message Queue Telemetry Transport ������������������������������������������������������������������������������������ 22
Example Ecosystem �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 22
Python ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 23
Is Python3 Ready? ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 23
TABLE OF CONTENTS
剩余820页未读,继续阅读
资源评论
yinkaisheng-nj
- 粉丝: 763
- 资源: 6953
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- SDN相关软件包,ryn控制器,python环境等
- 基于PWM方法控制音调,支持高、低两个阶段的音调
- 524springboot + vue 在线动漫信息平台.zip(可运行源码+数据库文件+文档)
- 基于QT+QML+C++实现的显示fps帧率的控件+源码
- Java毕业设计-基于Springboot+Vue水果购物网站源码+数据库+PPT文档+演示视频(高分项目).zip
- AT Disk Imager 一个可以自动烧录树莓派镜像的软件
- 523springboot + vue 点餐平台网站.zip(可运行源码+数据库文件+文档)
- 4-2-2.zip
- 522springboot + vue 租房网站.zip(可运行源码+数据库文件+文档)
- Java毕业设计-基于Springboot+Vue大学生竞赛管理系统-源码+数据库+演示视频(高分项目).zip
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功