Databricks in Action : A Practical Guide to Data Engineering: Build, Optimize, and Deploy Modern Data Pipelines with Apache Spark, PySpark, SQL, and Delta Lake
Idioma: inglés
Editorial: Amazon Digital Services LLC - Kdp Aug 2026, 2026
- Tapa blanda
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Neuware - Databricks in Action: A Practical Guide to Data EngineeringModern data engineering is no longer just about moving data from one system to another. It is about building reliable, scalable, secure, and production-ready data platforms.Databricks in Action: A Practical Guide to Data Engineering provides a practical journey through the technologies and concepts that power modern data engineering. From Apache Spark and PySpark to SQL, Delta Lake, streaming, data quality, optimization, governance, and production deployment, this book focuses on the skills needed to build real-world data pipelines.Inside, readers will explore: - Data engineering fundamentals and modern lakehouse architecture- Apache Spark architecture and distributed processing- PySpark programming and DataFrame operations- Advanced SQL and data transformation techniques- Data ingestion and incremental processing- Bronze, Silver, and Gold data architectures- Delta Lake, MERGE, time travel, optimization, and maintenance- Batch and streaming data pipelines- CDC and slowly changing dimensions- Data quality, validation, and monitoring- Spark performance optimization and troubleshooting- Databricks CLI and REST API automation- Security, governance, and production deployment- End-to-end data engineering project practices- Interview questions and practical preparationThe book also includes detailed appendices covering SQL, PySpark, Spark functions, Delta Lake commands, Databricks CLI and REST API, troubleshooting, interview questions, and a complete project checklist.Whether you are learning data engineering, preparing for a Databricks-focused role, or looking for a practical reference while building modern data pipelines, this book is designed to help you develop the knowledge and confidence to work with Databricks in real-world environments.Learn the concepts. Build the pipelines. Troubleshoot the failures. Optimize the system. Think like a production data engineer.…
N° de ref. del artículo 9798191905716
- Título
- Databricks in Action : A Practical Guide to Data Engineering: Build, Optimize, and Deploy Modern Data Pipelines with Apache Spark, PySpark, SQL, and Delta Lake
- Autor
- Rishu Raj
- Editorial
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Aug 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798191905716
- Peso del artículo
- 458 gramos
- Dimensiones
- 229x152x24 mm
Modern data engineering is no longer just about moving data from one system to another. It is about building reliable, scalable, secure, and production-ready data platforms.
Databricks in Action: A Practical Guide to Data Engineering provides a practical journey through the technologies and concepts that power modern data engineering. From Apache Spark and PySpark to SQL, Delta Lake, streaming, data quality, optimization, governance, and production deployment, this book focuses on the skills needed to build real-world data pipelines.
Inside, readers will explore:
- Data engineering fundamentals and modern lakehouse architecture
- Apache Spark architecture and distributed processing
- PySpark programming and DataFrame operations
- Advanced SQL and data transformation techniques
- Data ingestion and incremental processing
- Bronze, Silver, and Gold data architectures
- Delta Lake, MERGE, time travel, optimization, and maintenance
- Batch and streaming data pipelines
- CDC and slowly changing dimensions
- Data quality, validation, and monitoring
- Spark performance optimization and troubleshooting
- Databricks CLI and REST API automation
- Security, governance, and production deployment
- End-to-end data engineering project practices
- Interview questions and practical preparation
The book also includes detailed appendices covering SQL, PySpark, Spark functions, Delta Lake commands, Databricks CLI and REST API, troubleshooting, interview questions, and a complete project checklist.
Whether you are learning data engineering, preparing for a Databricks-focused role, or looking for a practical reference while building modern data pipelines, this book is designed to help you develop the knowledge and confidence to work with Databricks in real-world environments.
Learn the concepts. Build the pipelines. Troubleshoot the failures. Optimize the system. Think like a production data engineer.
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Derecho al desistimiento
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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.
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