Learning Spark (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: O'Reilly Media, Sebastopol, 2020
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
Vendedor de AbeBooks desde el 12 de octubre de 2005
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Paperback. Data is getting bigger, arriving faster, and coming in varied formats-and it all needs to be processed at scale for analytics or machine learning. How can you process such varied data workloads efficiently? Enter Apache Spark. Updated to emphasize new features in Spark 2.4., this second edition shows data engineers and scientists why structure and unification in Spark matters. Specifically, this book explains how to perform simple and complex data analytics and employ machine-learning algorithms. Through discourse, code snippets, and notebooks, you'll be able to: Learn Python, SQL, Scala, or Java high-level APIs: DataFrames and Datasets Peek under the hood of the Spark SQL engine to understand Spark transformations and performance Inspect, tune, and debug your Spark operations with Spark configurations and Spark UI Connect to data sources: JSON, Parquet, CSV, Avro, ORC, Hive, S3, or Kafka Perform analytics on batch and streaming data using Structured Streaming Build reliable data pipelines with open source Delta Lake and Spark Develop machine learning pipelines with MLlib and productionize models using MLflow Use open source Pandas framework Koalas and Spark for data transformation and feature engineering" Updated to emphasize new features in Spark 2.4., this second edition shows data engineers and scientists why structure and unification in Spark matters. Specifically, this book explains how to perform simple and complex data analytics and employ machine-learning algorithms. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781492050049
- Título
- Learning Spark (Paperback)
- Autor
- Jules Damji
- Editorial
- O'Reilly Media, Sebastopol
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1492050040
- ISBN 13
- 9781492050049
- Edición
- 2ª Edición
Data is bigger, arrives faster, and comes in a variety of formatsâ and it all needs to be processed at scale for analytics or machine learning. But how can you process such varied workloads efficiently? Enter Apache Spark.
Updated to include Spark 3.0, this second edition shows data engineers and data scientists why structure and unification in Spark matters. Specifically, this book explains how to perform simple and complex data analytics and employ machine learning algorithms. Through step-by-step walk-throughs, code snippets, and notebooks, youâ ll be able to:
- Learn Python, SQL, Scala, or Java high-level Structured APIs
- Understand Spark operations and SQL Engine
- Inspect, tune, and debug Spark operations with Spark configurations and Spark UI
- Connect to data sources: JSON, Parquet, CSV, Avro, ORC, Hive, S3, or Kafka
- Perform analytics on batch and streaming data using Structured Streaming
- Build reliable data pipelines with open source Delta Lake and Spark
- Develop machine learning pipelines with MLlib and productionize models using MLflow
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Acerca del autor
Brooke Wenig is a machine learning practice lead at Databricks. She leads a team of data scientists who develop large-scale machine learning pipelines for customers, as well as teaching courses on distributed machine learning best practices. Previously, she was a principal data science consultant at Databricks. She holds an M.S. in computer science from UCLA with a focus on distributed machine learning.
Tathagata Das is a staff software engineer at Databricks, an Apache Spark committer, and a member of the Apache Spark Project Management Committee (PMC). He is one of the original developers of Apache Spark, the lead developer of Spark Streaming (DStreams), and is currently one of the core developers of Structured Streaming and Delta Lake. Tathagata holds an M.S. in computer science from UC Berkeley.
Denny Lee is a staff developer advocate at Databricks who has been working with Apache Spark since 0.6. He is a hands-on distributed systems and data sciences engineer with extensive experience developing internet-scale infrastructure, data platforms, and predictive analytics systems for both on-premises and cloud environments. He also has an M.S. in biomedical informatics from Oregon Health and Sciences University and has architected and implemented powerful data solutions for enterprise healthcare customers.
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