И интересная дискуссия по этому поводу на YC
P.S. см. также другие публикации по теме stream processing
технические проблемы и идеи, родившиеся в бурных водах реки Abava (а равно как и на ее берегах, далеких и близких), выставленные на всеобщее обсуждение
И интересная дискуссия по этому поводу на YC
P.S. см. также другие публикации по теме stream processing
P.S. /via Лаборатория ОИТ
1. Apache Spark, Samza & Kafka Streaming
2. Twitter open-sources Херсон Heron, its real-time stream-processing engine
3. Шаблоны потоковой обработки данных
4. Обработка больших данных в реальном времени. Обзор.
5. Обработка данных Hadoop в реальном времени
6. Stream processing & complex event processing (CEP)
7. Книга в свободном доступе: Streaming Architecture
9. Потоковая обработка. Обзор продуктов и архитектур.
P.S. см. другие публикации по обработке потоков
1. Можно ли верить этим твитам. Актуально в эпоху fake news.
2. Как выглядят полемики и споры в Twitter
3. Что вы знаете о своей Twitter-сети
P.S. см. также другие твиттер-публикации
1. Все NoSQL системы используют (будут использовать) SQL
2. SQL для Kafka. Использование SQL для обработки потоков. И почему это нужно
3. Проектирование схемы данных: реляционная модель vs. NoSQL. На примере Apache Drill
P.S. См. также другие публикации по теме SQL
1. Представление временных рядов в MongoDB. В одном документе объединяют несколько замеров.
2. Интересный подход к поиску шаблонов во временных рядах
3. Нейронные сетив анализе временных рядов
4. Хороший анализ требований к базам данных для временных рядов. Часто это могут быть просто файловые системы. И интересная дискуссия по этому поводу на YC
5. Еще один подход к требованиям для баз данных временных рядов
6. Использование Apache Crunch для анализа временных рядов. Apache Crunch - это Java библитотека для организации пайплайнов в Hadoop и Spark.
7. Датасет для тестирования алгоритмов поиска аномалий во временных рядах.
P.S. см. также другие публикации по теме временных рядов
P.S. сообщения из этого блога попадают в твиттер @abava как короткие ссылки. Это, очевидно, добрый текст :)
См. также другие публикации по теме machine learning
P.S. см. также другие публикации по Deep Learning
В обсуждениях на YC - много альтернативных решений.
Use window functions for time-series percentages
Timeseries Tips For Postgresql
Архив журнала находится здесь.
/via Лаборатория ОИТ