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Learning Spark: Lightning-Fast Data Analytics, (Paperback)
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Destaques do Produto
Speed Optimization
Learn how to leverage Spark’s in-memory processing for lightning-fast data analytics, significantly reducing data processing times compared to traditional extraction methods.
Comprehensive Coverage
This guide covers extensive use cases and features of Spark, making it ideal for both beginners and experienced data professionals looking to deepen their analytics skills.
Practical Examples
Includes real-world examples and hands-on exercises that allow readers to apply concepts immediately, enhancing understanding and readiness to tackle data challenges.
Detalhes do produto
- Explains why structure and unification in Apache Spark are important for data engineers and data scientists
- Covers simple and complex data analytics and machine learning algorithms
- Provides step-by-step walk-throughs, code snippets, and notebooks
- Teaches Python, SQL, Scala, or Java high-level Structured APIs
- Shows how to connect to various data sources and perform analytics on batch and streaming data using Structured Streaming
- Demonstrates how to build reliable data pipelines, develop machine learning pipelines, and productionize models using open source Delta Lake and Spark
| Book format | Paperback |
| Fiction/nonfiction | Non-Fiction |
| Genre | Computing & Internet |
| Publication date | August, 2020 |
| Pages | 397 |
| Reading level | Professional & Vocational |
| Subgenre | Data Science |
| Series title | No Series |
| Edition | 2nd Edition |
| Publisher | O'Reilly Media |
| Original languages | English |
| Translated from | eng |
| Language | English |
| Is collectible | N |
| Binding type | Perfect Binding |
| Recording time | 0 min |
| Retail packaging | Single Piece |
| Assembled product dimensions (l x w x h) | 7.00 x 0.90 x 9.20 in (17.8 x 2.3 x 23.4 cm) |
| Assembled product weight | 1.4 lb (640 grams) |
| Bisac subject heading | Computers |
Para quem é indicado?
-
Data Engineers
Ideal for data engineers looking to improve performance in data processing with Apache Spark techniques and tools.
-
Data Scientists
Great for data scientists wanting to analyze large data sets effectively using Spark's advanced capabilities and features.
-
Students & Learners
Perfect for students studying data analytics, providing foundational knowledge and practical applications of Spark in real-world scenarios.
-
Complete Beginners
Not suitable for individuals without prior programming or data analytics knowledge, as it assumes some foundational understanding.
DESCRIÇÃO DO PRODUTO
Learning Spark: Lightning-Fast Data Analytics, (Paperback)
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-
Pergunta:
Como comprar Learning Spark: Lightning-Fast Data Analytics, online na Ubuy?
Resposta: É fácil comprar Learning Spark: Lightning-Fast Data Analytics, online na Ubuy.. Você só precisa procurar o produto, escolher a forma de envio na hora de finalizar a compra e receber no seu endereço. -
Pergunta:
Learning Spark: Lightning-Fast Data Analytics, está disponível para compras online em Brazil?
Resposta: Sim, na Ubuy Brazil este produto está disponível para você comprar a um preço razoável.. O Learning Spark: Lightning-Fast Data Analytics, não está disponível localmente, mas você pode confiar em nós com nossos serviços de remessa expressa. -
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Quanto tempo leva para receber o produto após fazer o pedido?
Resposta: O tempo de entrega do seu produto encomendado varia de acordo com o que você pediu e o método de envio que você escolheu.. O tempo estimado de entrega é mencionado durante o processo de checkout, portanto, fique despreocupado ao fazer compras.
Jules S Damji All Books Editorial Review
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- 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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