Стандартные алгоритмы и структуры при применении к крупным распределенным наборам данных могут становиться медленными — или вообще не работать. Правильный подбор алгоритмов, предназначенных для работы с большими данными, экономит время, повышает точность
и снижает стоимость обработки.
Книга знакомит с методами обработки и анализа больших распределенных данных. Насыщенное отраслевыми историями и занимательными иллюстрациями, это удобное руководство позволяет легко понять даже сложные концепции. Вы научитесь применять на реальных примерах такие мощные алгоритмы, как фильтры Блума, набросок count-min, HyperLogLog и LSM-деревья, в своих собственных проектах.
Приведены примеры на Python, R и в псевдокоде.
Основные темы:
вероятностные структуры данных в виде набросков;
выбор правильного движка базы данных;
конструирование эффективных дисковых структур данных и алгоритмов;
понимание алгоритмических компромиссов в крупно-масштабных системах;
правильное формирование выборок из потоковых данных;
вычисление процентилей при ограниченных пространственных ресурсах.