ДМК Пресс. Информационные системы и технологии

Книга посвящена знакомству и незамедлительному началу использования на практике HTML5 — новому стандарту и флагману современных интернет-технологий. Все новые API (Canvas, Geolocation API, WebStorage, WebSockets, WebRTC, WebGL IndexedDB и многое, многое другое) рассмотрены на основе практических примеров, и большую часть из них можно использовать прямо здесь и сейчас. Книга адресована веб-программистам, веб-верстальщикам, ведущим веб-проектов и вообще всем, кто имеет отношение к интернет-разработке. Мы можем относиться к новому стандарту как угодно, это не важно — важно понимать: HTML5 — это уже не будущее, это настоящее. И не приняв его, мы рискуем застрять в ХХ веке. Это, может, и не самое плохое время, но если мы работаем с информационными технологиями — давайте жить и творить сегодня! Для хорошего понимания материла желательны знания HTML/DHTML/JavaScript и общее представление об устройстве Всемирной сети.

После изучения этой книги читатели приобретут четкое представление о том, что представляют собой протокол HTTP/2 и связанные с ним технологии. В части I обсуждается предыстория появления протокола и объясняется, в чем состоят его преимущества перед HTTP/1.1. Рассматриваются способы переноса веб-сайта на HTTP/2; приводятся инструкции по установке таких популярных веб-сервисов, как Apache, nginx, IIS. Часть II описывает сам протокол и порядок установки HTTP/2-соединения, рассказывает об основном формате фреймов HTTP/2; отдельная глава посвящена push-серверу HTTP/2, который является новой частью протокола. Часть III содержит информацию о глубинных компонентах протокола, на которые не могут повлиять ни веб-разработчики, ни администраторы веб-серверов, и освещает различия между реализациями развертывания протокола HTTP/2. Наконец, в части IV обозначены перспективы развития протокола HTTP и способы его дальнейшего улучшения.

Обработка больших массивов данных с помощью традиционных СУБД может оказаться трудным делом. Apache Hadoop — это каркас для разработки приложений, предназначенных для выполнения в распределенном кластере, без применения SQL. Такие приложения прекрасно масштабируются и могут обрабатывать гигантские массивы данных. Если вам требуется произвести анализ данных, то Hadoop — как раз то, что надо. Прочитав эту книгу, вы познакомитесь с предметом и научитесь писать программы в стиле MapReduce. После нескольких простых примеров автор быстро переходит к вопросу об использовании Hadoop для решения более сложных задач анализа данных. Описываются рекомендованные приемы и паттерны проектирования, полезные при программировании для MapReduce. Для чтения книги требуется знание основ языка Java. Некоторое знакомство с математической статистикой поможет разобраться в более сложных примерах.