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kala anirudh
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Optimizing Databricks Workloads: Harness the power of Apache Spark in Azure and maximize the performance of modern big data workloads
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 43,37
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Optimizing Databricks Workloads: Harness the power of Apache Spark in Azure and maximize the performance of modern big data workloads
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 43,32
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Optimizing Databricks Workloads: Harness the power of Apache Spark in Azure and maximize the performance of modern big data workloads (Paperback or Softback)
Publicado por Packt Publishing 12/24/2021, 2021
ISBN 10: 1801819076 ISBN 13: 9781801819077
Idioma: Inglés
Librería: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 42,66
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Optimizing Databricks Workloads: Harness the power of Apache Spark in Azure and maximize the performance of modern big data workloads
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 39,28
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Optimizing Databricks Workloads: Harness the power of Apache Spark in Azure and maximize the performance of modern big data workloads
Publicado por Packt Publishing 2021-12, 2021
ISBN 10: 1801819076 ISBN 13: 9781801819077
Idioma: Inglés
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 39,61
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Optimizing Databricks Workloads: Harness the power of Apache Spark in Azure and maximize the performance of modern big data workloads
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Optimizing Databricks Workloads: Harness the power of Apache Spark in Azure and maximize the performance of modern big data workloads
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 43,35
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Optimizing Databricks Workloads: Harness the power of Apache Spark in Azure and maximize the performance of modern big data workloads
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Optimizing Databricks Workloads: Harness the power of Apache Spark in Azure and maximize the performance of modern big data workloads
Librería: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 38,10
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Optimizing Databricks Workloads: Harness the power of Apache Spark in Azure and maximize the performance of modern big data workloads
Librería: HPB-Red, Dallas, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 19,17
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Optimizing Databricks Workload: Harness the power of Apache Spark in Azure and maximize the performance of modern big data workloads
Publicado por Packt Publishing Limited, 2021
ISBN 10: 1801819076 ISBN 13: 9781801819077
Idioma: Inglés
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 47,57
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Añadir al carritoPaperback / softback. Condición: New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days 100.
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Optimizing Databricks Workloads : Harness the power of Apache Spark in Azure and maximize the performance of modern big data workloads
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Accelerate computations and make the most of your data effectively and efficiently on Databricks Key Features:Understand Spark optimizations for big data workloads and maximizing performance Build efficient big data engineering pipelines with Databricks and Delta Lake Efficiently manage Spark clusters for big data processing Book Description: Databricks is an industry-leading, cloud-based platform for data analytics, data science, and data engineering supporting thousands of organizations across the world in their data journey. It is a fast, easy, and collaborative Apache Spark-based big data analytics platform for data science and data engineering in the cloud. In Optimizing Databricks Workloads, you will get started with a brief introduction to Azure Databricks and quickly begin to understand the important optimization techniques. The book covers how to select the optimal Spark cluster configuration for running big data processing and workloads in Databricks, some very useful optimization techniques for Spark DataFrames, best practices for optimizing Delta Lake, and techniques to optimize Spark jobs through Spark core. It contains an opportunity to learn about some of the real-world scenarios where optimizing workloads in Databricks has helped organizations increase performance and save costs across various domains. By the end of this book, you will be prepared with the necessary toolkit to speed up your Spark jobs and process your data more efficiently. What You Will Learn:Get to grips with Spark fundamentals and the Databricks platform Process big data using the Spark DataFrame API with Delta Lake Analyze data using graph processing in Databricks Use MLflow to manage machine learning life cycles in Databricks Find out how to choose the right cluster configuration for your workloads Explore file compaction and clustering methods to tune Delta tables Discover advanced optimization techniques to speed up Spark jobs Who this book is for: This book is for data engineers, data scientists, and cloud architects who have working knowledge of Spark/Databricks and some basic understanding of data engineering principles. Readers will need to have a working knowledge of Python, and some experience of SQL in PySpark and Spark SQL is beneficial.
