<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Карпентер Джефф; Хьюитт Эбен &#8212; Knigausa Bookstore: Russian Books</title>
	<atom:link href="https://knigausa.com/%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D1%80/%D0%BA%D0%B0%D1%80%D0%BF%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80-%D0%B4%D0%B6%D0%B5%D1%84%D1%84-%D1%85%D1%8C%D1%8E%D0%B8%D1%82%D1%82-%D1%8D%D0%B1%D0%B5%D0%BD/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://knigausa.com</link>
	<description>Just another WordPress site</description>
	<lastBuildDate>Wed, 25 Jun 2025 17:06:34 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru-RU</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.7.4</generator>
	<item>
		<title>Cassandra. Полное руководство. Распределенные данные в масштабе веба</title>
		<link>https://knigausa.com/product/cassandra-%d0%bf%d0%be%d0%bb%d0%bd%d0%be%d0%b5-%d1%80%d1%83%d0%ba%d0%be%d0%b2%d0%be%d0%b4%d1%81%d1%82%d0%b2%d0%be-%d1%80%d0%b0%d1%81%d0%bf%d1%80%d0%b5%d0%b4%d0%b5%d0%bb%d0%b5%d0%bd%d0%bd%d1%8b%d0%b5/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 13 Jun 2022 17:32:43 +0000</pubDate>
				<guid isPermaLink="false">https://knigausa.com/product/cassandra-%d0%bf%d0%be%d0%bb%d0%bd%d0%be%d0%b5-%d1%80%d1%83%d0%ba%d0%be%d0%b2%d0%be%d0%b4%d1%81%d1%82%d0%b2%d0%be-%d1%80%d0%b0%d1%81%d0%bf%d1%80%d0%b5%d0%b4%d0%b5%d0%bb%d0%b5%d0%bd%d0%bd%d1%8b%d0%b5/</guid>

					<description><![CDATA[Только вообразите, что бы вы могли сделать, если бы не проблема масштабируемости! Благодаря этому практическому руководству вы узнаете, как система управления базами данных Cassandra справляется с обработкой сотен терабайтов данных, работая в нескольких ЦОДах и сохраняя высокую доступность. Во втором издании, дополненном и охватывающем версию Cassandra 3.0, вы найдете технические детали и практические примеры, которые помогут запустить эту систему в боевых условиях.Авторы, Джефф Карпентер и Эбен Хьюитт, демонстрируют достоинства нереляционного дизайна Cassandra, уделяя особое внимание моделирова­нию данных. Если вы - разработчик, администратор базы данных или ар­хитектор, стремящийся решить проблему масштабирования или обеспечить будущее развития приложения, то эта книга поможет воспользоваться всеми преимуществами в быстродействии и гибкости, которые дает Cassandra.Описание распределенной и децентрализованной структурыИспользование языка запросов и его оболочкиСоздание модели данных и ее сравнение с эквивалентной реляционной модельюРазработка приложений с применением клиентских драйверов для различных языковИзучение топологии кластера и способов передачи данных между узламиПоддержание высокой производительности кластераРазвертывание Cassandra в локальном ЦОДе, в облаке и с помощью DockerИнтеграция Cassandra с Spark, Hadoop, Elasticsearch, Solr и Lucene2-е издание.]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>Только вообразите, что бы вы могли сделать, если бы не проблема масшта­бируемости! Благодаря этому практическому руководству вы узнаете, как система управления базами данных Cassandra справляется с обработкой сотен терабайтов данных, работая в нескольких ЦОДах и сохраняя высокую доступность. Во втором издании, дополненном и охватывающем версию Cassandra 3.0, вы найдете технические детали и практические примеры, которые помогут запустить эту систему в боевых условиях.   Авторы, Джефф Карпентер и Эбен Хьюитт, демонстрируют достоинства нереляционного дизайна Cassandra, уделяя особое внимание моделирова­нию данных. Если вы — разработчик, администратор базы данных или ар­хитектор, стремящийся решить проблему масштабирования или обеспечить будущее развития приложения, то эта книга поможет воспользоваться всеми преимуществами в быстродействии и гибкости, которые дает Cassandra.   Описание распределенной и децентрализованной структуры Использование языка запросов и его оболочки Создание модели данных и ее сравнение с эквивалентной реляционной моделью Разработка приложений с применением клиентских драйверов для различных языков Изучение топологии кластера и способов передачи данных между узлами Поддержание высокой производительности кластера Развертывание Cassandra в локальном ЦОДе, в облаке и с помощью Docker Интеграция Cassandra с Spark, Hadoop, Elasticsearch, Solr и Lucene</p>
]]></content:encoded>
					
		
		
		<post-id xmlns="com-wordpress:feed-additions:1">1024530</post-id>	</item>
	</channel>
</rss>
