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San Raphael CA: Morgan & Claypool, 2016. First edition, first printing. Hardback. No jacket issued. SELLER'S DESCRIPTION - A digital text: this copy printed in the UK. Quarto-size, 144 pages (xii, 132), tabular data, charts, graphs with spot colour, references; Issued without jacket. CONDITION - Fine, without writing or other marks of previous ownership
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An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters Tapa dura - 2016
de Matei Zaharia
Detalles
- Título An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters
- Autor Matei Zaharia
- Encuadernación Tapa dura
- Páginas 141
- Volúmenes 1
- Idioma ENG
- Editorial ACM Books
- Fecha de publicación 2016-05-01
- Features Bibliography
- ISBN 9781970001594 / 1970001593
- Peso 1.02 libras (0.46 kg)
- Dimensiones 9.25 x 7.5 x 0.38 pulgadas (23.50 x 19.05 x 0.97 cm)
- Library of Congress subjects Electronic data processing - Distributed, Distributed databases
- Número de catálogo de la Librería del Congreso de EEUU 2017471066
- Dewey Decimal Code 004.36
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An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters
de Matei Zaharia
- Usado
- Tapa dura
- First
- Estado
- Usado
- Edición
- First edition, first printing
- Encuadernación
- Hardcover
- ISBN 10 / ISBN 13
- 9781970001594 / 1970001593
- Cantidad disponible
- 1
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-
Newcastle Emlyn, Carmarthenshire, United Kingdom
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An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters (ACM Books)
de Zaharia, Matei
- Usado
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- UsedVeryGood
- ISBN 10 / ISBN 13
- 9781970001594 / 1970001593
- Cantidad disponible
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-
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- Bien
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- Usado - Bien
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- Hardcover
- ISBN 10 / ISBN 13
- 9781970001594 / 1970001593
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- 9781970001594 / 1970001593
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- 9781970001594 / 1970001593
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- 2
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Morgan & Claypool, 2016. Hardcover. New. 141 pages. 9.25x7.50x0.50 inches.
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- 9781970001594 / 1970001593
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- 10
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Hardback. New. This book proposes an architecture for cluster computing systems that can tackle emerging data processing workloads at scale. Whereas early cluster computing systems, like MapReduce, handled batch processing, our architecture also enables streaming and interactive queries, while keeping MapReduce's scalability and fault tolerance.
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