Big Data Processing with Apache Spark
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing Limited, GB, 2018
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino UnidoRarewaves.com UK
Vendedor de IberLibro desde 11 de junio de 2025
Condición: Nuevo
EUR 43,96
Cantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoDescripción del artículo del vendedor
No need to spend hours ploughing through endless data - let Spark, one of the fastest big data processing engines available, do the hard work for you.Key FeaturesGet up and running with Apache Spark and PythonIntegrate Spark with AWS for real-time analyticsApply processed data streams to machine learning APIs of Apache SparkBook DescriptionProcessing big data in real time is challenging due to scalability, information consistency, and fault-tolerance. This book teaches you how to use Spark to make your overall analytical workflow faster and more efficient. You'll explore all core concepts and tools within the Spark ecosystem, such as Spark Streaming, the Spark Streaming API, machine learning extension, and structured streaming.You'll begin by learning data processing fundamentals using Resilient Distributed Datasets (RDDs), SQL, Datasets, and Dataframes APIs. After grasping these fundamentals, you'll move on to using Spark Streaming APIs to consume data in real time from TCP sockets, and integrate Amazon Web Services (AWS) for stream consumption.By the end of this book, you'll not only have understood how to use machine learning extensions and structured streams but you'll also be able to apply Spark in your own upcoming big data projects.What you will learnWrite your own Python programs that can interact with SparkImplement data stream consumption using Apache SparkRecognize common operations in Spark to process known data streamsIntegrate Spark streaming with Amazon Web Services (AWS)Create a collaborative filtering model with the movielens datasetApply processed data streams to Spark machine learning APIsWho this book is forData Processing with Apache Spark is for you if you are a software engineer, architect, or IT professional who wants to explore distributed systems and big data analytics. Although you don't need any knowledge of Spark, prior experience of working with Python is recommended. …
N° de ref. del artículo LU-9781789808810
- Título
- Big Data Processing with Apache Spark
- Autor
- Manuel Ignacio Franco Galeano
- Editorial
- Packt Publishing Limited, GB
- Año de publicación
- 2018
- Estado
- New
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1789808812
- ISBN 13
- 9781789808810
- Peso del artículo
- 254 gramos
- Dimensiones
- 19.05 x 0.81 x 23.5 cm
No need to spend hours ploughing through endless data - let Spark, one of the fastest big data processing engines available, do the hard work for you.
Key Features:
- Get up and running with Apache Spark and Python
- Integrate Spark with AWS for real-time analytics
- Apply processed data streams to machine learning APIs of Apache Spark
Book Description:
Processing big data in real time is challenging due to scalability, information consistency, and fault-tolerance. This book teaches you how to use Spark to make your overall analytical workflow faster and more efficient. You'll explore all core concepts and tools within the Spark ecosystem, such as Spark Streaming, the Spark Streaming API, machine learning extension, and structured streaming.
You'll begin by learning data processing fundamentals using Resilient Distributed Datasets (RDDs), SQL, Datasets, and Dataframes APIs. After grasping these fundamentals, you'll move on to using Spark Streaming APIs to consume data in real time from TCP sockets, and integrate Amazon Web Services (AWS) for stream consumption.
By the end of this book, you'll not only have understood how to use machine learning extensions and structured streams but you'll also be able to apply Spark in your own upcoming big data projects.
What You Will Learn:
- Write your own Python programs that can interact with Spark
- Implement data stream consumption using Apache Spark
- Recognize common operations in Spark to process known data streams
- Integrate Spark streaming with Amazon Web Services (AWS)
- Create a collaborative filtering model with the movielens dataset
- Apply processed data streams to Spark machine learning APIs
Who this book is for:
Data Processing with Apache Spark is for you if you are a software engineer, architect, or IT professional who wants to explore distributed systems and big data analytics. Although you don't need any knowledge of Spark, prior experience of working with Python is recommended.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
Rarewaves.com UK
London, Reino Unido
Vendedor de IberLibro desde 11 de junio de 2025
Tarifas de envío de Reino Unido a Estados Unidos de America
| Artículo | De 60 a 60 días hábiles | De 60 a 60 días hábiles |
|---|---|---|
| Primer artículo | EUR 77,91 | EUR 119,85 |
Métodos de pago
Información empresarial del vendedor
RAREWAVES.COM LIMITED
Elsley Court, 20-22 Great Titchfield Street
London, Reino Unido W1W 8BE
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a Rarewaves.com UK, Unit 144 The Lightbox, 111 Power Road, W4 5PY, London, London, United Kingdom, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
Condiciones de envío
Please note that we do not offer Priority shipping to any country.
We currently do not ship to the below countries:
Russia
Belarus
Ukraine
Please do not attempt to place orders with any of these countries as a ship to address - they will be cancelled.