Notice bibliographique

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000 cam 22 450

001 FRBNF466960210000001

003 http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb46696021m

010 .. $a 978-2-9568113-0-5 $b br. $d 52 EUR

020 .. $a FR $b 02206542

073 .0 $a 9782956811305

100 .. $a 20210202d2019 m y0frey50 ba

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182 .. $6 02 $c n $2 rdamedia

200 1. $a Big data & streaming $b Texte imprimé $e le traitement streaming & temps réel des données en big data $f Juvénal Chokogoue

214 .0 $a [Argenteuil] $c les Éditions Juvénal & associés $d DL 2019

214 .3 $a 27-Mesnil-sur-l'Estrée $c Impr. CPI

215 .. $a 1 vol. (438 p.) $c ill. $d 23 cm

300 .. $a Bibliogr. p. 435. Index

330 .. $a Le Big Data est désormais bien établi ! Il a atteint son paroxysme ces dernières années avec les objets connectés, l'intégration des capteurs dans les objet de la vie courante (voiture, réfrigérateur, télévision, etc.). Ces objets produisent des données en streaming. Beaucoup de cas d'usage et de modèles économiques s'appuient aujourd'hui sur des données générées en streaming. Cet ouvrage est un manuel didactique qui a pour but de vous aider à développer les compétences de base nécessaires pour valoriser les données produites en streaming. Il vous aidera à atteindre trois objectifs majeurs : - comprendre les concepts et notions indispensables pour aborder avec aisance la gestion des données streaming, notamment la sémantique de livraison des messages (Exactement-Une Fois, Au-Moins-Une-Fois, Au-PlusUne-Fois), la sémantique de traitement, le domaine temporel, l'idempotence, le persistance anticipée de messages (Write Ahead Logging), la sémantique de résultat, les bus d'événements, les systèmes de messageries Publish/Subscribe, le fenêtrage, le micro-batch, les états, les modèles de collecte de données streaming, la cohérence streaming, la diffusion atomique, etc.- appréhender et mettre en œuvre les architectures nécessaires pour ingérer efficacement les données générées en streaming, notamment le Data Lake, les bus d'événements, les architectures Lambda, les architectures kappa, et les architectures hybrides ; - monter en compétence sur les technologies de l'écosystème Hadoop dédiées à l'ingestion et au traitement des données produites en streaming, notamment Apache Kafka, Spark Streaming, Flume, Apache Samza, Apache Storm et S4. Pour faciliter la compréhension de l ouvrage, chaque chapitre s achève par un rappel des points clés et un guide d étude. En bonus pour vous, l'ouvrage est offert avec une mini-formation gratuite composée de 3 sessions de cours -vidéo sur le streaming librement téléchargeable sur le site https://www.data-transitionnumerique.com/bonus_forma $2 éditeur

606 .. $3 16657853 $a Données massives $2 rameau

606 .. $3 13601024 $a Streaming (télécommunications) $2 rameau

606 .. $3 13173501 $a Exploration de données $2 rameau

676 .. $a 006.312 $v 23

686 .. $a 004 $2 Cadre de classement de la Bibliographie nationale française

700 .| $3 17709342 $o ISNI0000000464401372 $a Chokogoue $b Juvénal $4 070

801 .0 $a FR $b FR-751131015 $c 20210202 $g AFNOR $h FRBNF466960210000001 $2 intermrc

930 .. $5 FR-751131009:46696021001001 $a 2021-152235 $b 759999999 $c Tolbiac - Rez de Jardin - Sciences et technique - Magasin $d O