9789811344480 - big data processing using spark in cloud: 43 (studies in big data) (14 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2018
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2018
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2018
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2018
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Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
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Envío por EUR 70,00Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 5 disponibles
Taschenbuch. Condición: Neu. Big Data Processing Using Spark in Cloud | Mamta Mittal (u. a.) | Taschenbuch | Studies in Big Data | xiii | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9789811344480 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbiet…er: preigu.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2018
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Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de AmericaKennys Bookstore
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EUR 164,57
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Springer, 2018
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Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The book describes the emergence of big data technologies and the role of Spark in the entire big data stack. It compares Spark and Hadoop and identifies the shortcomings of Hadoop that have been overcome by Spark. The book mainly focuses on the in…-depth architecture of Spark and our understanding of Spark RDDs and how RDD complements big data's immutable nature, and solves it with lazy evaluation, cacheable and type inference. It also addresses advanced topics in Spark, starting with the basics of Scala and the core Spark framework, and exploring Spark data frames, machine learning using Mllib, graph analytics using Graph X and real-time processing with Apache Kafka, AWS Kenisis, and Azure Event Hub. It then goes on to investigate Spark using PySpark and R. Focusing on the current big data stack, the book examines the interaction with current big data tools, with Spark being the core processing layer for all types of data.The book is intended for data engineers and scientistsworking on massive datasets and big data technologies in the cloud. In addition to industry professionals, it is helpful for aspiring data processing professionals and students working in big data processing and cloud computing environments.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2018
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Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino UnidoMispah books
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Paperback. Condición: New. NEW. SHIPS FROM MULTIPLE LOCATIONS. book.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2018
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Condición: new. Questo è un articolo print on demand.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2018
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Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de AmericaBasi6 International
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Condición: Brand New. New. US edition. Print on demand title. Delivery takes 20-25 days. Excellent Customer Service.
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer Nature Singapore Dez 2018, 2018
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Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The book describes the emergence of big data technologies and the role of Spark in the entire big data stack. It compares Spark and Hadoop and identifies the shortcomings of Hadoop that have been overcome by Spark. The book mainly f…ocuses on the in-depth architecture of Spark and our understanding of Spark RDDs and how RDD complements big data's immutable nature, and solves it with lazy evaluation, cacheable and type inference. It also addresses advanced topics in Spark, starting with the basics of Scala and the core Spark framework, and exploring Spark data frames, machine learning using Mllib, graph analytics using Graph X and real-time processing with Apache Kafka, AWS Kenisis, and Azure Event Hub. It then goes on to investigate Spark using PySpark and R. Focusing on the current big data stack, the book examines the interaction with current big data tools, with Spark being the core processing layer for all types of data.The book is intended for data engineers and scientists working on massive datasets and big data technologies in the cloud. In addition to industry professionals, it is helpful for aspiring data processing professionals and students working in big data processing and cloud computing environments. 280 pp. Englisch.
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Big Data Processing Using Spark in Cloud
Mittal, Mamta|Balas, Valentina E.|Goyal, Lalit Mohan|Kumar, Raghvendra
Idioma: Inglés
Editorial: Springer Singapore, 2018
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Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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EUR 92,27
Envío por EUR 48,99Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Describes the current landscape of big data processing and analysis in the cloudDefines the underlying concepts of available analytical tools and techniquesCovers the complete data science workflow in the cloud.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2018
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Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino UnidoMajestic Books
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Condición: New. Print on Demand pp. 264.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2018
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Librería: Biblios, frankfurt am main, HESSE, AlemaniaBiblios
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Springer Dez 2018, 2018
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Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The book describes the emergence of big data technologies and the role of Spark in the entire big data stack. It compares Spark and Hadoop and identifies the shortcomings of Hadoop that have been overcome by Spark. The book mainly focus…es on the in-depth architecture of Spark and our understanding of Spark RDDs and how RDD complements big datäs immutable nature, and solves it with lazy evaluation, cacheable and type inference. It also addresses advanced topics in Spark, starting with the basics of Scala and the core Spark framework, and exploring Spark data frames, machine learning using Mllib, graph analytics using Graph X and real-time processing with Apache Kafka, AWS Kenisis, and Azure Event Hub. It then goes on to investigate Spark using PySpark and R. Focusing on the current big data stack, the book examines the interaction with current big data tools, with Spark being the core processing layer for all types of data.The book is intended for data engineers and scientistsworking on massive datasets and big data technologies in the cloud. In addition to industry professionals, it is helpful for aspiring data processing professionals and students working in big data processing and cloud computing environments.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 280 pp. Englisch.
