大規模データセットのためのアルゴリズムとデータ構造

大規模データシステムの基礎アルゴリズムを豊富な図解で理解！

大規模なデータシステムの基礎となるアルゴリズム的要素を理解し、スケール可能なアプリケーションを構築するためのガイドブックです。豊富なイラストでわかりやすく解説します！
確率的データ構造を使用してデータ保存のスペースを節約する方法、ストリーミングデータの処理、ディスク上のデータの操作、データベースシステムにおけるパフォーマンスのトレードオフの理解など、大規模スケールのアプリケーション構築におけるさまざまなアルゴリズム的側面をカバーしています。

［対象読者］
基本的なデータ構造とアルゴリズムを理解している読者を対象としています。各章は伝統的な解決策を示した後、なぜそれが大規模データの場面で機能しないのかを解説しています。
・プログラミングの知識と、確率論の基本を身につけている方
・Pythonや擬似コードを理解する知識がある方。

［構成］
本書は11章にわたり、3つのパートで構成されています。第1部は確率的で簡潔なデータ構造について、第2部はストリーミングデータ構造とアルゴリズムについて、そして第3部は外部記憶データ構造とアルゴリズムについてです。

1章 はじめに
第1部 ハッシュベースのスケッチ
2章 ハッシュテーブルと現代のハッシングについての概説
3章 近似的なデータの存在判定：ブルームフィルターと商フィルター
4章 頻度推定とカウントミンスケッチ
5章 カーディナリティー推定とハイパーログログ
第2部 リアルタイム分析
6章 ストリーミングデータの統合と応用
7章 データストリームからのサンプリング
8章 データストリーム上の近似分位数
第3部 データベースと外部記憶アルゴリズムのためのデータ構造
9章 外部記憶モデルの紹介
10章 データベースのためのデータ構造：B木、Bε木、LSM木
11章 外部メモリによるソート

目次

1章 はじめに
第1部 ハッシュベースのスケッチ
2章 ハッシュテーブルと現代のハッシングについての概説
3章 近似的なデータの存在判定：ブルームフィルターと商フィルター
4章 頻度推定とカウントミンスケッチ
5章 カーディナリティー推定とハイパーログログ
第2部 リアルタイム分析
6章 ストリーミングデータの統合と応用
7章 データストリームからのサンプリング
8章 データストリーム上の近似分位数
第3部 データベースと外部記憶アルゴリズムのためのデータ構造
9章 外部記憶モデルの紹介
10章 データベースのためのデータ構造：B木、B?木、LSM木
11章 外部メモリによるソート

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