High Performance Spark (Paperback)

Holden Karau

129 valoraciones de Goodreads

Idioma: inglés

Editorial: O'Reilly Media, Sebastopol, 2017

1491943203 / 9781491943205

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Paperback. Apache Spark is amazing when everything clicks. But if you haven't seen the performance improvements you expected, or still don't feel confident enough to use Spark in production, this practical book is for you. Authors Holden Karau and Rachel Warren demonstrate performance optimizations to help your Spark queries run faster and handle larger data sizes, while using fewer resources. Ideal for software engineers, data engineers, developers, and system administrators working with large-scale data applications, this book describes techniques that can reduce data infrastructure costs and developer hours. Not only will you gain a more comprehensive understanding of Spark, you'll also learn how to make it sing. With this book, you'll explore: How Spark SQL's new interfaces improve performance over SQL's RDD data structure The choice between data joins in Core Spark and Spark SQL Techniques for getting the most out of standard RDD transformations How to work around performance issues in Spark's key/value pair paradigm Writing high-performance Spark code without Scala or the JVM How to test for functionality and performance when applying suggested improvements Using Spark MLlib and Spark ML machine learning libraries Spark's Streaming components and external community packages" Apache Spark is amazing when everything clicks. But if you haven't seen the performance improvements you expected, or still don't feel confident enough to use Spark in production, this practical book is for you. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.…

N° de ref. del artículo 9781491943205

Título
High Performance Spark (Paperback)
Autor
Holden Karau
Editorial
O'Reilly Media, Sebastopol
Año de publicación
2017
Estado
new
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
1491943203
ISBN 13
9781491943205

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