Essential PySpark for Scalable Data Analytics : A beginner's guide to harnessing the power and ease of PySpark 3
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2021
- Tapa blanda
- Nuevo
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Vendedor de AbeBooks desde 14 de agosto de 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Get started with distributed computing using PySpark, a single unified framework to solve end-to-end data analytics at scaleKey Features:Discover how to convert huge amounts of raw data into meaningful and actionable insightsUse Spark's unified analytics engine for end-to-end analytics, from data preparation to predictive analyticsPerform data ingestion, cleansing, and integration for ML, data analytics, and data visualizationBook Description:Apache Spark is a unified data analytics engine designed to process huge volumes of data quickly and efficiently. PySpark is Apache Spark's Python language API, which offers Python developers an easy-to-use scalable data analytics framework.Essential PySpark for Scalable Data Analytics starts by exploring the distributed computing paradigm and provides a high-level overview of Apache Spark. You'll begin your analytics journey with the data engineering process, learning how to perform data ingestion, cleansing, and integration at scale. This book helps you build real-time analytics pipelines that enable you to gain insights much faster. You'll then discover methods for building cloud-based data lakes, and explore Delta Lake, which brings reliability and performance to data lakes. The book also covers Data Lakehouse, an emerging paradigm, which combines the structure and performance of a data warehouse with the scalability of cloud-based data lakes. Later, you'll perform scalable data science and machine learning tasks using PySpark, such as data preparation, feature engineering, and model training and productionization. Finally, you'll learn ways to scale out standard Python ML libraries along with a new pandas API on top of PySpark called Koalas.By the end of this PySpark book, you'll be able to harness the power of PySpark to solve business problems.What You Will Learn:Understand the role of distributed computing in the world of big dataGain an appreciation for Apache Spark as the de facto go-to for big data processingScale out your data analytics process using Apache SparkBuild data pipelines using data lakes, and perform data visualization with PySpark and Spark SQLLeverage the cloud to build truly scalable and real-time data analytics applicationsExplore the applications of data science and scalable machine learning with PySparkIntegrate your clean and curated data with BI and SQL analysis toolsWho this book is for:This book is for practicing data engineers, data scientists, data analysts, and data enthusiasts who are already using data analytics to explore distributed and scalable data analytics. Basic to intermediate knowledge of the disciplines of data engineering, data science, and SQL analytics is expected. General proficiency in using any programming language, especially Python, and working knowledge of performing data analytics using frameworks such as pandas and SQL will help you to get the most out of this book.…
N° de ref. del artículo 9781800568877
- Título
- Essential PySpark for Scalable Data Analytics : A beginner's guide to harnessing the power and ease of PySpark 3
- Autor
- Sreeram Nudurupati
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1800568878
- ISBN 13
- 9781800568877
- Peso del artículo
- 604 gramos
- Dimensiones
- 235x191x17 mm
Get started with distributed computing using PySpark, a single unified framework to solve end-to-end data analytics at scale
Key Features
- Discover how to convert huge amounts of raw data into meaningful and actionable insights
- Use Spark's unified analytics engine for end-to-end analytics, from data preparation to predictive analytics
- Perform data ingestion, cleansing, and integration for ML, data analytics, and data visualization
Book Description
Apache Spark is a unified data analytics engine designed to process huge volumes of data quickly and efficiently. PySpark is Apache Spark's Python language API, which offers Python developers an easy-to-use scalable data analytics framework.
Essential PySpark for Scalable Data Analytics starts by exploring the distributed computing paradigm and provides a high-level overview of Apache Spark. You'll begin your analytics journey with the data engineering process, learning how to perform data ingestion, cleansing, and integration at scale. This book helps you build real-time analytics pipelines that help you gain insights faster. You'll then discover methods for building cloud-based data lakes, and explore Delta Lake, which brings reliability to data lakes. The book also covers Data Lakehouse, an emerging paradigm, which combines the structure and performance of a data warehouse with the scalability of cloud-based data lakes. Later, you'll perform scalable data science and machine learning tasks using PySpark, such as data preparation, feature engineering, and model training and productionization. Finally, you'll learn ways to scale out standard Python ML libraries along with a new pandas API on top of PySpark called Koalas.
By the end of this PySpark book, you'll be able to harness the power of PySpark to solve business problems.
What you will learn
- Understand the role of distributed computing in the world of big data
- Gain an appreciation for Apache Spark as the de facto go-to for big data processing
- Scale out your data analytics process using Apache Spark
- Build data pipelines using data lakes, and perform data visualization with PySpark and Spark SQL
- Leverage the cloud to build truly scalable and real-time data analytics applications
- Explore the applications of data science and scalable machine learning with PySpark
- Integrate your clean and curated data with BI and SQL analysis tools
Who this book is for
This book is for practicing data engineers, data scientists, data analysts, and data enthusiasts who are already using data analytics to explore distributed and scalable data analytics. Basic to intermediate knowledge of the disciplines of data engineering, data science, and SQL analytics is expected. General proficiency in using any programming language, especially Python, and working knowledge of performing data analytics using frameworks such as pandas and SQL will help you to get the most out of this book.
Table of Contents
- Distributed Computing Primer
- Data Ingestion
- Data Cleansing and Integration
- Real-time Data Analytics
- Scalable Machine Learning with PySpark
- Feature Engineering – Extraction, Transformation, and Selection
- Supervised Machine Learning
- Unsupervised Machine Learning
- Machine Learning Life Cycle Management
- Scaling Out Single-Node Machine Learning Using PySpark
- Data Visualization with PySpark
- Spark SQL Primer
- Integrating External Tools with Spark SQL
- The Data Lakehouse
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Acerca del autor
Sreeram Nudurupati is a data analytics professional with years of experience in designing and optimizing data analytics pipelines at scale. He has a history of helping enterprises, as well as digital natives, build optimized analytics pipelines by using the knowledge of the organization, infrastructure environment, and current technologies.
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La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
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 AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, 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.
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El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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