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Learning Spark: Lightning-fast Data Analytics - Tapa blanda

 
9781492050049: Learning Spark: Lightning-fast Data Analytics

Sinopsis

Data is bigger, arrives faster, and comes in a variety of formatsâ and it all needs to be processed at scale for analytics or machine learning. But how can you process such varied workloads efficiently? Enter Apache Spark.

Updated to include Spark 3.0, this second edition shows data engineers and data scientists why structure and unification in Spark matters. Specifically, this book explains how to perform simple and complex data analytics and employ machine learning algorithms. Through step-by-step walk-throughs, code snippets, and notebooks, youâ ll be able to:

  • Learn Python, SQL, Scala, or Java high-level Structured APIs
  • Understand Spark operations and SQL Engine
  • Inspect, tune, and debug Spark operations with Spark configurations and Spark UI
  • Connect to data sources: JSON, Parquet, CSV, Avro, ORC, Hive, S3, or Kafka
  • Perform analytics on batch and streaming data using Structured Streaming
  • Build reliable data pipelines with open source Delta Lake and Spark
  • Develop machine learning pipelines with MLlib and productionize models using MLflow

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Acerca del autor

Jules S. Damji is an Apache Spark Community and Developer Advocate at Databricks. He is a hands-on developer with over 20 years of experience and has worked at leading companies, such as Sun Microsystems, Netscape, @Home, LoudCloud/Opsware, VeriSign, ProQuest, and Hortonworks, building large-scale distributed systems. He holds a B.Sc and M.Sc in Computer Science and MA in Political Advocacy and Communication from Oregon State University, Cal State, and Johns Hopkins University respectively. Denny Lee is a Technical Product Manager at Databricks. He is a hands-on distributed systems and data sciences engineer with extensive experience developing internet-scale infrastructure, data platforms, and predictive analytics systems for both on-premise and cloud environments. He also has a Masters of Biomedical Informatics from Oregon Health and Sciences University and has architected and implemented powerful data solutions for enterprise Healthcare customers. His current technical focuses include Distributed Systems, Apache Spark, Deep Learning, Machine Learning, and Genomics. Brooke Wenig is the Machine Learning Practice Lead at Databricks. She guides and assists customers in implementing machine learning pipelines, as well as teaching Distributed Machine Learning & Deep Learning courses. She received an MS in Computer Science from UCLA with a focus on distributed machine learning. She speaks Mandarin Chinese fluently and enjoys cycling. Tathagata Das is an Apache Spark committer and a member of the PMC. He's the lead developer behind Spark Streaming and currently develops Structured Streaming. Previously, he was a grad student in the UC Berkeley at AMPLab, where he conducted research about data-center frameworks and networks with Scott Shenker and Ion Stoica.

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Jules Damji
Publicado por O'Reilly, 2020
ISBN 10: 1492050040 ISBN 13: 9781492050049
Nuevo PAP

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Brooke Wenig
Publicado por O'Reilly Media, 2020
ISBN 10: 1492050040 ISBN 13: 9781492050049
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Damji, Jules S.
Publicado por O'Reilly Media, 2020
ISBN 10: 1492050040 ISBN 13: 9781492050049
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Damji, Jules S.
Publicado por O'Reilly Media, 2020
ISBN 10: 1492050040 ISBN 13: 9781492050049
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Damji, Jules S.
Publicado por O'Reilly Media 8/11/2020, 2020
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Tathagata Das, Brooke Wenig, Denny Lee, Jules Damji
Publicado por O'Reilly Media, US, 2020
ISBN 10: 1492050040 ISBN 13: 9781492050049
Nuevo Paperback

Librería: Rarewaves USA, OSWEGO, IL, Estados Unidos de America

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Paperback. Condición: New. Data is getting bigger, arriving faster, and coming in varied formats-and it all needs to be processed at scale for analytics or machine learning. How can you process such varied data workloads efficiently? Enter Apache Spark. Updated to emphasize new features in Spark 2.4., this second edition shows data engineers and scientists why structure and unification in Spark matters. Specifically, this book explains how to perform simple and complex data analytics and employ machine-learning algorithms. Through discourse, code snippets, and notebooks, you'll be able to: Learn Python, SQL, Scala, or Java high-level APIs: DataFrames and Datasets Peek under the hood of the Spark SQL engine to understand Spark transformations and performance Inspect, tune, and debug your Spark operations with Spark configurations and Spark UI Connect to data sources: JSON, Parquet, CSV, Avro, ORC, Hive, S3, or Kafka Perform analytics on batch and streaming data using Structured Streaming Build reliable data pipelines with open source Delta Lake and Spark Develop machine learning pipelines with MLlib and productionize models using MLflow Use open source Pandas framework Koalas and Spark for data transformation and feature engineering. Nº de ref. del artículo: LU-9781492050049

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Damji, Jules
Publicado por O'Reilly Media, 2020
ISBN 10: 1492050040 ISBN 13: 9781492050049
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Damji, Jules
Publicado por O'Reilly Media, 2020
ISBN 10: 1492050040 ISBN 13: 9781492050049
Antiguo o usado Tapa blanda

Librería: SecondSale, Montgomery, IL, Estados Unidos de America

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Condición: Good. Item in good condition. Textbooks may not include supplemental items i.e. CDs, access codes etc. Nº de ref. del artículo: 00085087939

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Damji, Jules S.; Wenig, Brooke; Das, Tathagata; Lee, Denny
Publicado por O'Reilly Media, 2020
ISBN 10: 1492050040 ISBN 13: 9781492050049
Nuevo Tapa blanda

Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America

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Damji, Jules; Lee, Denny; Wenig, Brooke; Das, Tathagata
Publicado por O'Reilly Media, 2020
ISBN 10: 1492050040 ISBN 13: 9781492050049
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America

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