In-Memory Analytics with Apache Arrow : Perform fast and efficient data analytics on both flat and hierarchical structured data
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2022
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
Vendedor de AbeBooks desde el 14 de agosto de 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Process tabular data and build high-performance query engines on modern CPUs and GPUs using Apache Arrow, a standardized language-independent memory format, for optimal performanceKey Features: Learn about Apache Arrow's data types and interoperability with pandas and Parquet Work with Apache Arrow Flight RPC, Compute, and Dataset APIs to produce and consume tabular data Reviewed, contributed, and supported by Dremio, the co-creator of Apache ArrowBook Description:Apache Arrow is designed to accelerate analytics and allow the exchange of data across big data systems easily.In-Memory Analytics with Apache Arrow begins with a quick overview of the Apache Arrow format, before moving on to helping you to understand Arrow's versatility and benefits as you walk through a variety of real-world use cases. You'll cover key tasks such as enhancing data science workflows with Arrow, using Arrow and Apache Parquet with Apache Spark and Jupyter for better performance and hassle-free data translation, as well as working with Perspective, an open source interactive graphical and tabular analysis tool for browsers. As you advance, you'll explore the different data interchange and storage formats and become well-versed with the relationships between Arrow, Parquet, Feather, Protobuf, Flatbuffers, JSON, and CSV. In addition to understanding the basic structure of the Arrow Flight and Flight SQL protocols, you'll learn about Dremio's usage of Apache Arrow to enhance SQL analytics and discover how Arrow can be used in web-based browser apps. Finally, you'll get to grips with the upcoming features of Arrow to help you stay ahead of the curve.By the end of this book, you will have all the building blocks to create useful, efficient, and powerful analytical services and utilities with Apache Arrow.What You Will Learn: Use Apache Arrow libraries to access data files both locally and in the cloud Understand the zero-copy elements of the Apache Arrow format Improve read performance by memory-mapping files with Apache Arrow Produce or consume Apache Arrow data efficiently using a C API Use the Apache Arrow Compute APIs to perform complex operations Create Arrow Flight servers and clients for transferring data quickly Build the Arrow libraries locally and contribute back to the communityWho this book is for:This book is for developers, data analysts, and data scientists looking to explore the capabilities of Apache Arrow from the ground up. This book will also be useful for any engineers who are working on building utilities for data analytics and query engines, or otherwise working with tabular data, regardless of the programming language. Some familiarity with basic concepts of data analysis will help you to get the most out of this book but isn't required. Code examples are provided in the C++, Go, and Python programming languages.Table of Contents Getting Started with Apache Arrow Working with Key Arrow Specifications Data Science with Apache Arrow Format and Memory Handling Crossing the Language Barrier with the Arrow C Data API Leveraging the Arrow Compute APIs Using the Arrow Datasets API Exploring Apache Arrow Flight RPC Powered By Apache Arrow How to Leave Your Mark on Arrow Future Development and Plans.…
N° de ref. del artículo 9781801071031
- Título
- In-Memory Analytics with Apache Arrow : Perform fast and efficient data analytics on both flat and hierarchical structured data
- Autor
- Matthew Topol
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1801071039
- ISBN 13
- 9781801071031
- Peso del artículo
- 730 gramos
- Dimensiones
- 235x191x21 mm
Process tabular data and build high-performance query engines on modern CPUs and GPUs using Apache Arrow, a standardized language-independent memory format, for optimal performance
Key Features
- Learn about Apache Arrow's data types and interoperability with pandas and Parquet
- Work with Apache Arrow Flight RPC, Compute, and Dataset APIs to produce and consume tabular data
- Reviewed, contributed, and supported by Dremio, the co-creator of Apache Arrow
Book Description
Apache Arrow is designed to accelerate analytics and allow the exchange of data across big data systems easily.
In-Memory Analytics with Apache Arrow begins with a quick overview of the Apache Arrow format, before moving on to helping you to understand Arrow’s versatility and benefits as you walk through a variety of real-world use cases. You'll cover key tasks such as enhancing data science workflows with Arrow, using Arrow and Apache Parquet with Apache Spark and Jupyter for better performance and hassle-free data translation, as well as working with Perspective, an open source interactive graphical and tabular analysis tool for browsers. As you advance, you'll explore the different data interchange and storage formats and become well-versed with the relationships between Arrow, Parquet, Feather, Protobuf, Flatbuffers, JSON, and CSV. In addition to understanding the basic structure of the Arrow Flight and Flight SQL protocols, you'll learn about Dremio’s usage of Apache Arrow to enhance SQL analytics and discover how Arrow can be used in web-based browser apps. Finally, you'll get to grips with the upcoming features of Arrow to help you stay ahead of the curve.
By the end of this book, you will have all the building blocks to create useful, efficient, and powerful analytical services and utilities with Apache Arrow.
What you will learn
- Use Apache Arrow libraries to access data files both locally and in the cloud
- Understand the zero-copy elements of the Apache Arrow format
- Improve read performance by memory-mapping files with Apache Arrow
- Produce or consume Apache Arrow data efficiently using a C API
- Use the Apache Arrow Compute APIs to perform complex operations
- Create Arrow Flight servers and clients for transferring data quickly
- Build the Arrow libraries locally and contribute back to the community
Who this book is for
This book is for developers, data analysts, and data scientists looking to explore the capabilities of Apache Arrow from the ground up. This book will also be useful for any engineers who are working on building utilities for data analytics and query engines, or otherwise working with tabular data, regardless of the programming language. Some familiarity with basic concepts of data analysis will help you to get the most out of this book but isn't required. Code examples are provided in the C++, Go, and Python programming languages.
Table of Contents
- Getting Started with Apache Arrow
- Working with Key Arrow Specifications
- Data Science with Apache Arrow
- Format and Memory Handling
- Crossing the Language Barrier with the Arrow C Data API
- Leveraging the Arrow Compute APIs
- Using the Arrow Datasets API
- Exploring Apache Arrow Flight RPC
- Powered By Apache Arrow
- How to Leave Your Mark on Arrow
- Future Development and Plans
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Matthew Topol is an Apache Arrow contributor and a principal software architect at FactSet Research Systems, Inc. Since joining FactSet in 2009, Matt has worked in both infrastructure and application development, led development teams, and architected large-scale distributed systems for processing analytics on financial data. In his spare time, Matt likes to bash his head against a keyboard, develop and run delightfully demented games of fantasy for his victims—er—friends, and share his knowledge with anyone interested enough to listen.
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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.
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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.
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