literature.md

Список рекомендованной литературы для курса "Технологии хранения больших данных"

1. Введение

• "Big Data in Practice. How 45 Successful Companies Used Big Data Analytics to Deliver Extraordinary Results" Бернард Марр
  Введение в принципы и лучшие практики работы с большими данными.
• "Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим" Виктор Майер-Шенбергер и Кеннет Кукьер
  Рассматривает влияние больших данных на различные аспекты жизни и бизнеса.

2. Модели хранения данных – строковая модель, колоночная, графовая, документная

• "Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка" Мартин Клеппман
  Глубокое исследование различных моделей хранения данных и их применения.
• "SQL и реляционная теория. Как грамотно писать код на SQL" К. Дж. Дейт
  Подробное руководство по реляционной модели и SQL.
• "Семь баз данных за семь недель. Введение в современные базы данных и идеологию NoSQL" Джим Р. Уилсон и Эрик Редмонд
  Рассматривает различные модели данных, включая колоночные, графовые и документные базы данных.

3. Языки запросов к различным моделям хранения – SQL, Cypher и т.д.

• "SQL за 10 минут" Бен Форта
  Быстрое введение в SQL.
• "Системы графовых баз данных. Neo4j" Маркин А. В.
  Пособие по языку запросов для графовых баз данных Neo4j.
• "MongoDB: Полное руководство" Брэдшоу Ш., Брэзил Й., Ходоров К.
  Введение в запросы MongoDB.

4. OLTP vs. OLAP, аналитические базы данных и эффективное представление данных для выполнения аналитических задач

• "Инструментарий хранения и анализа данных. Полное руководство по размерному моделированию" Ральф Кимбалл
  Классика по OLAP и аналитическим базам данных.
• "Building a Scalable Data Warehouse with Data Vault 2.0" by Dan Linstedt and Michael Olschimke
  Рассматривает современные подходы к построению масштабируемых хранилищ данных.
• "Аналитика как конкурентное преимущество. Новая наука побеждать" Т.Давенпорт, Дж.Харрис
  Влияние аналитики на бизнес и как эффективно использовать данные для принятия решений.

5. Поисковые индексы и эффективное хранение и применение индексов на диске – хэш-таблицы, деревья поиска, пространственные индексы, полнотекстовый поиск

• "Распределенные данные. Алгоритмы работы современных систем хранения информации" А.Петров
  Глубокое понимание внутренних механизмов баз данных, включая индексы.
• "Elasticsearch 7.0 Cookbook" by Alberto Paro
  Подробное руководство по полнотекстовому поиску с Elasticsearch.
• "Алгоритмы. Вводный курс" Кормен Томас Х.
  Классическое введение в алгоритмы, включая хэш-таблицы и деревья поиска.

6. Форматы хранения данных – таблицы, protobuf, avro

• "Professional Hadoop" by Antony Benoy, Boudnik Konstantin
  Рассматривает Avro и другие форматы данных в контексте Hadoop.
• "Protocol Buffers Documentation"
  Документация на Protocol Buffers (protobuf).
• "The Definitive Guide to SQLite" by Grant Allen and Mike Owens
  Введение в работу с табличными данными с использованием SQLite.

7. Озера данных, витрины данных

• "Корпоративное озеро больших данных. Новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе" А.Горелик
  Подробное введение в концепцию озер данных.
• "Data Warehousing Fundamentals for IT Professionals" by Paulraj Ponniah
  Рассматривает интеграцию озер данных и витрин данных.
• "Building the Data Lakehouse" by Bill Inmon and Krish Krishnan
  Новая концепция интеграции озер данных и традиционных хранилищ данных.

8. Популярные NoSQL хранилища и СУБД: Scylla/Cassandra, HDFS, HBase, Redis, Memcached, ElasticSearch/Solr, MongoDB, ClickHouse

• "Cassandra: Полное руководство" Дж.Карпентер и Э. Хьюитт
  Полное руководство по Cassandra.
• "Hadoop: Подробное руководство" Т.Уайт
  Основополагающая книга по HDFS и экосистеме Hadoop.
• "Advanced Elasticsearch 7.0"
  Подробное руководство по Elasticsearch.
• The Little MongoDB Book (Маленькая книга о MongoDB)
  Книга на Гитхабе о MongoDB.
• "Руководство по ClickHouse"
  Введение и подробное руководство по ClickHouse.