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Storm Real-Time Processing Cookbook (Anglais) Broché – 27 août 2013


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Description du produit

Présentation de l'éditeur

Java developers can expand into real-time data processing with this fantastic guide to Storm. Using a cookbook approach with lots of practical recipes, it's the user-friendly way to learn how to process unlimited data streams.

Overview

  • Learn the key concepts of processing data in real time with Storm
  • Concepts ranging from Log stream processing to mastering data management with Storm
  • Written in a Cookbook style, with plenty of practical recipes with well-explained code examples and relevant screenshots and diagrams

In Detail

Storm is a free and open source distributed real-time computation system. Storm makes it easy to reliably process unbounded streams of data, doing for real-time processing what Hadoop did for batch processing. Storm is simple, can be used with any programming language, and is a lot of fun to use!

Storm Real Time Processing Cookbook will have basic to advanced recipes on Storm for real-time computation.

The book begins with setting up the development environment and then teaches log stream processing. This will be followed by real-time payments workflow, distributed RPC, integrating it with other software such as Hadoop and Apache Camel, and more.

What you will learn from this book

  • Create a log spout
  • Consume messages from a JMS queue
  • Implement unidirectional synchronization based on a data stream
  • Execute disaster recovery on a separate AWS region

Approach

A Cookbook with plenty of practical recipes for different uses of Storm.

Who this book is written for

If you are a Java developer with basic knowledge of real-time processing and would like to learn Storm to process unbounded streams of data in real time, then this book is for you.

Biographie de l'auteur

Quinton Anderson

Quinton Anderson is a software engineer with a background and focus on real-time computational systems. His career has been split between building real-time communication systems for defense systems and building enterprise applications within financial services and banking. Quinton does not align himself with any particular technology or programming language, but rather prefers to focus on sound engineering and polyglot development. He is passionate about open source, and is an active member of the Storm community; he has also enjoyed delivering various Storm-based solutions.

Quinton's next area of focus is machine learning; specifically, Deep Belief networks, as they pertain to robotics. Please follow his blog entries on Computational Theory, general IT concepts, and Deep Belief networks for more information.

You can find more information on Quinton via his LinkedIn profile (http://au.linkedin.com/pub/quinton-anderson/37/422/11b/) or more importantly, view and contribute to the source code available at his GitHub (https://github.com/quintona) and Bitbucket (https://bitbucket.org/qanderson) accounts.

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