nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Apache Spark is a popular open-source big-data processing framework that's built around speed, ease of use, and unified distributed computing architecture. Not only it supports developing applications in different languages like Java, Scala, Python, and R, it's also hundred times faster in memory and ten times faster even when running on disk compared to traditional data processing frameworks.Whether you are currently working on a big data project or interested in learning more about topics like machine learning, streaming data processing, and graph data analytics, this book is for you. You can learn about Apache Spark and develop Spark programs for various use cases in big data analytics using the code examples provided.This book covers all the libraries in Spark ecosystem: Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, Spark ML, and Spark GraphX.

N� de ref. del art�culo 9781387659951

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Big Data Processing with Apache Spark
Editor: Lulu.Com
Fecha de publicaci�n: 2018
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1387659952
ISBN 13: 9781387659951
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu

Acerca de

Sinopsis

Apache Spark is a popular open-source big-data processing framework that’s built around speed, ease of use, and unified distributed computing architecture. Not only it supports developing applications in different languages like Java, Scala, Python, and R, it’s also hundred times faster in memory and ten times faster even when running on disk compared to traditional data processing frameworks. Whether you are currently working on a big data project or interested in learning more about topics like machine learning, streaming data processing, and graph data analytics, this book is for you. You can learn about Apache Spark and develop Spark programs for various use cases in big data analytics using the code examples provided. This book covers all the libraries in Spark ecosystem: Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, Spark ML, and Spark GraphX.

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