Artigo n.º:
201836869
High Performance in-memory computing with Apache Ignite (Paperback) by Shamim Bhuiyan, Michael Zheludkov, Timur Isachenko
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This book is particularly useful for those looking to solve database bottlenecks, handle high-volume ACID transactions, and boost performance in distributed computing environments.
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O que se Destaca
Fast Data Processing
Apache Ignite offers accelerated data processing through in-memory computing, significantly reducing latency and enabling real-time analytics, which is crucial for businesses requiring instant data-driven decisions.
Scalable Architecture
The platform's flexible and scalable architecture allows for seamless integration with existing systems, accommodating growth and ensuring optimal performance regardless of data volume or user demands.
Robust Ecosystem
With extensive support for various data sources and development frameworks, Apache Ignite provides a comprehensive ecosystem that enhances productivity and streamlines deployment for developers and enterprises alike.
Detalhes do produto
- 9781365732355. New condition. Trade paperback. Language: English. Pages: 360. Trade paperback (US). Glued binding. 360 p. This book covers a verity of topics, including in-memory data grid, highly available service grid, streaming (event processing for IoT and fast data) and in-memory computing use cases from high-performance computing to get performance gains. The book will be particularly useful for those, who have the following use cases: 1) You have a high volume of ACID transactions in your system. 2) You have database bottleneck in your application and want to solve the problem. 3) You want to develop and deploy Microservices in a distributed fashion. 4) You have an existing Hadoop ecosystem (OLAP) and want to improve the performance of map/reduce jobs without making any changes in your existing map/reduce jobs. 5) You want to share Spark RDD directly in-memory (without storing the state into the disk) 7) You are planning to process continuous never-ending streams and complex events of data. 8) You want to use distributed computations in parallel fashion to gain high performance.
| Book format | Paperback |
| Fiction/nonfiction | Non-Fiction |
| Genre | Computing & Internet |
| Publication date | April, 2017 |
| Pages | 360 |
| Edition | Paperback |
| Publisher | Lulu Press |
| Original languages | English |
| Language | English |
| Binding type | Paperback / softback |
| Assembled product height | 11 in |
| Assembled product weight | 1.78 lb (810 grams) |
| Bisac subject heading | Computers |
Quem Deverá Comprar?
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Data Engineers
Data engineers will find this book useful for implementing efficient in-memory computing solutions with Apache Ignite.
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Developers
Software developers looking to enhance application performance and scalability will benefit from Apache Ignite's in-memory capabilities.
-
Business Analysts
Business analysts interested in real-time data processing and analytics will gain insights into leveraging Apache Ignite's features.
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Beginner Programmers
Novice programmers might find the content complex and challenging without prior knowledge of in-memory computing concepts.
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Perguntas e respostas do cliente
-
Pergunta:
Who is this book intended for?
Resposta: It's ideal for developers and engineers dealing with high-volume transactions, database performance issues, and distributed computing. -
Pergunta:
What topics does the book cover?
Resposta: The book covers in-memory data grid, service grid, streaming event processing, and various use cases related to high-performance computing. -
Pergunta:
Can this book help improve existing systems?
Resposta: Yes, it provides strategies to enhance the performance of existing ecosystems like Hadoop without requiring major system changes.
Shamim Bhuiyan; Michael Zheludkov; Timur Isachenko All Books Editorial Review
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- Learn high-performance in-memory computing with Apache Ignite.
- Address database bottlenecks and improve transaction performance.
- Optimize Microservices deployment in distributed systems.
- Enhance Hadoop ecosystem performance for map/reduce jobs.
- Utilize in-memory sharing of Spark RDD without disk storage.
- Process continuous streams and complex data events efficiently.
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