May 2025
Intermediate to advanced
452 pages
6h 3m
Japanese
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
インデックス
A
- AARFF（属性相関ファイル形式）、streamDM紹介
- アクション、最初の波：関数型API、Sparkコンポーネント
- アドバンスド・ステートフル・オペレーション
- FlatMapGroupsWithState,FlatMapGroupsWithStateの使用-タイムアウトが実際にタイムアウト したとき
- ステート演算子を持つグループ,ステート演算子を持つグループの理解
- mapGroupsWithState,MapGroupsWithStateの使用-MapGroupsWithStateの使用
- アドバンスド・ステートフル・オペレーションの概要
- 高度なストリーミング・テクニック
- ストリーミング近似とサンプリングのアルゴリズム,ストリーミング近似とサンプリングのアルゴリズム-層化サンプリング
- リアルタイム機械学習,リアルタイム機械学習-Spark StreamingでK-Meansを ストリーミングする
- 集合体
- Sparkストリーミングの機能、時間ベースのストリーム処理
- 定義、変換、集計
- タイムベース（構造化ストリーミングAPI）、イベントタイムベースストリーム処理
- 複合キーの使用,複合集約キーの使用
- カスタム基準を使用する、高度なステートフル・オペレーション
- ウィンドウ、ウィンドウ集約
- ウィンドウ（Spark Streaming API）、ウィンドウ集約
- アッカ、さらなる情報源はどこで発見できるか？
- アルゴリズム（リアルタイムマシン学習も参照のこと）
- 近似アルゴリズム,近似アルゴリズム
- CountMinSketches (CMS),要素の頻度をカウントする：カウント・ミニ・スケッチ-カウント・ミニ・スケッチで頻度を 計算する
- 厳密対近似,ストリーミング近似とサンプリングアルゴリズム
- 厳密性、リアルタイム、ビッグデータのトライアングル,厳密性、リアルタイム、ビッグデータ-ビッグデータとリアルタイム
- ハッシュとスケッチ,ハッシュとスケッチ：入門
- HyperLogLog（HLL）、識別要素のカウント：HyperLogLog-Sparkにおける 実践的HyperLogLog
- LogLog、ロールプレイング演習：もし我々がシステム管理者だったら
- サンプリングアルゴリズム,要素数を減らす：サンプリング
- ストリーミング対バッチ,ストリーミング対バッチアルゴリズム-ストリーミングアルゴリズムはバッチアルゴリズムに対してうまく測定できる保証はない,バッチ分析-データの 探索
- Tダイジェスト、順位と分位数：スパークにおける Tダイジェスト-Tダイジェスト
- Amazon Kinesis,AWS上のAmazon Kinesis
- Apacheバヒル・ライブラリー、さらなる情報源はどこで発見できるか？
- Apache Beam、Apache Beam/Google Cloud Dataflow
- Apache CouchDB/Cloudant、その他のソースはどこで発見できるか？
- Apache Flink,アパッチ・フリンク
- Apache Kafka、構造化ストリーミングの実例、レシーバーレスまたはダイレクトモデル
- Apache Spark(Spark Streaming API; Structured Streaming APIも参照)
- ストリーム処理エンジンとしての Apache Spark, ストリーム処理エンジンとしての Apache Spark -データ解析の 高速実装
- Apache Sparkの利点,Apache Sparkの紹介
- コミュニティサポート,Stay Plugged In
- コンポーネント,Sparkコンポーネント
- データフレームとデータセット ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.