Spark. Błyskawiczna analiza danych. Wydanie II

Apache Spark jest oprogramowaniem open source, przeznaczonym do klastrowego przetwarzania danych dostarczanych w różnych formatach. Pozwala na uzyskanie niespotykanej wydajności, umożliwia też pracę w trybie wsadowym i strumieniowym. Framework ten jest również świetnie przygotowany do uruchamiania złożonych aplikacji, włączając w to algorytmy uczenia maszynowego czy analizy predykcyjnej. To wszystko sprawia, że Apache Spark stanowi znakomity wybór dla programistów zajmujących się big data, a także eksploracją i analizą danych.

To książka przeznaczona dla inżynierów danych i programistów, którzy chcą za pomocą Sparka przeprowadzać skomplikowane analizy danych i korzystać z algorytmów uczenia maszynowego, nawet jeśli te dane pochodzą z różnych źródeł. Wyjaśniono tu, jak dzięki Apache Spark można odczytywać i ujednolicać duże zbiory informacji, aby powstawały niezawodne jeziora danych, w jaki sposób wykonuje się interaktywne zapytania SQL, a także jak tworzy się potoki przy użyciu MLlib i wdraża modele za pomocą biblioteki MLflow. Omówiono również współdziałanie aplikacji Sparka z jego rozproszonymi komponentami i tryby jej wdrażania w poszczególnych środowiskach.

W książce:

• API strukturalne dla Pythona, SQL, Scali i Javy
• operacje Sparka i silnika SQL
• konfiguracje Sparka i interfejs Spark UI
• nawiązywanie połączeń ze źródłami danych: JSON, Parquet, CSV, Avro, ORC, Hive, S3 i Kafka
• operacje analityczne na danych wsadowych i strumieniowanych
• niezawodne potoki danych i potoki uczenia maszynowego

Spark: twórz skalowalne i niezawodne aplikacje big data!

• Autorzy: Brooke Wenig, Tathagata Das, Jules S. Damji, Denny Lee
• Wydawnictwo Helion
• Oprawa: Miękka
• Rok wydania: 2023
• Ilość stron: 360
• Format: 16.5 x 23.5 cm
• Stan: nowy, pełnowartościowy produkt
• Model: 9788328399143
• Język: polski
• Podtytuł: Błyskawiczna analiza danych
• Oryginalny tytuł: Learning Spark: Lightning-Fast Data Analytics, 2nd Edition
• Tłumacz: Górczyński Robert
• Nr wydania: 1
• ISBN: 9788328399143
• EAN: 9788328399143
• Wymiary: 165X235