Big Data, Fast Data

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Die Big-Data-Welt verรคndert sich. Mit diesem shortcut erfahren Sie, was hinter den Begriffen Fast Data und SMACK steckt, wie Daten mittels Kafka und Akka ins System kommen und auf welche Art und Weise eine Datenanalyse mit Spark und Apache Zeppelin funktioniert. Im abschlieรŸenden Kapitel erlรคutern die Autoren, wie Daten unter Verwendung von Spark und Cassandra gespeichert, verarbeitet, aktualisiert und mit weiteren Informationen zusammengebracht werden kรถnnen.

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Jochen Mader ist Lead IT Consultant bei der codecentric AG, Trainer, regelmรครŸiger Speaker auf Konferenzen, Autor diverser Fachartikel und generell an allem interessiert, was Softwareentwicklung spannend macht. Michael Lex arbeitet bei Instana im Bereich Stateful Stream Processing und bรคndigt dort den nie abreiรŸenden Strom an Sensordaten mithilfe von Kafka, Reactor und Cassandra. Sein besonderes Interesse gilt der Datenanalyse, wo ihn die Mรถglichkeiten von Spark begeistern. Dr. Daniel Pape ist als Analytics Engineer bei der codecentric AG tรคtig. Als Mathematiker bringt er hier seine Spark- und Machine-Learning-Kenntnisse bei der Entwicklung von datengetriebenen Anwendungen in das Data-Analytics-Team ein. Matthias Niehoff arbeitet als IT-Consultant bei der codecentric AG in Karlsruhe. Dort beschรคftigt er sich insbesondere mit Big Data und Streaminganwendungen auf Basis von Apache Cassandra und Apache Spark. Matthias teilt seine Erfahrungen auf Konferenzen, Meet-ups und Usergroups.

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ืขื•ื“ ืžืืช Jochen Maderโ€

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