Building Scalable Data Systems with Apache Spark 4.x (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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N° de ref. del artículo 9798195327088
- Título
- Building Scalable Data Systems with Apache Spark 4.x (Paperback)
- Autor
- Kevin R. Auguste
- Editorial
- Independently Published
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798195327088
Are your data pipelines slowing down, breaking under scale, or becoming too complex to maintain?
Modern data systems demand more than scripts that “just work.” They require reliability, performance, and the ability to evolve without constant rewrites. Yet many engineers and analysts struggle with inefficient Spark jobs, unpredictable execution, and rising infrastructure costs.
This book addresses that gap.
Building Scalable Data Systems with Apache Spark 4.x is a practical guide to designing, optimizing, and operating distributed data pipelines using Apache Spark, PySpark, SQL, and lakehouse technologies. It focuses on how Spark actually behaves at scale, so you can build systems that are not only functional, but fast, stable, and production-ready.
You won’t just learn how to write Spark code, you’ll learn how to think like a data systems engineer.
Inside, you will learn how to:
- Design end-to-end pipelines from ingestion to output using PySpark and SQL
- Understand execution internals like DAGs, jobs, stages, and Catalyst optimization
- Optimize performance through partitioning, Adaptive Query Execution (AQE), and efficient joins
- Build reliable streaming systems with Structured Streaming and exactly-once semantics
- Work with modern storage systems like Delta Lake and Apache Iceberg
- Deploy and operate Spark workloads using Kubernetes, monitoring, and resource tuning
Each chapter builds practical intuition, connecting code to execution so you can diagnose bottlenecks, reduce cost, and scale confidently.
If you work as a data engineer, data analyst, backend developer, or data scientist, this book equips you with the skills to move beyond trial-and-error and build systems that perform consistently in real-world environments.
Your data is growing. Your systems should keep up.
Get your copy today and start building data pipelines that scale, perform, and last.
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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.
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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.
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