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Learning Spark


Learning Spark
Author: Jules S. Damji
Publisher: O'Reilly Media
ISBN: 1492050016
Size: 27.34 MB
Format: PDF
View: 1008
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Data is bigger, arrives faster, and comes in a variety of formats—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, you’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




Learning Spark


Learning Spark
Author: Holden Karau
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
ISBN: 144935906X
Size: 36.15 MB
Format: PDF
View: 1726
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This book introduces Apache Spark, the open source cluster computing system that makes data analytics fast to write and fast to run. You'll learn how to express parallel jobs with just a few lines of code, and cover applications from simple batch jobs to stream processing and machine learning.--




Datenintensive Anwendungen Designen


Learning Spark
Author: Martin Kleppmann
Publisher: O'Reilly
ISBN: 396010183X
Size: 59.53 MB
Format: PDF, ePub, Docs
View: 1294
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Daten stehen heute im Mittelpunkt vieler Herausforderungen im Systemdesign. Dabei sind komplexe Fragen wie Skalierbarkeit, Konsistenz, Zuverlässigkeit, Effizienz und Wartbarkeit zu klären. Darüber hinaus verfügen wir über eine überwältigende Vielfalt an Tools, einschließlich relationaler Datenbanken, NoSQL-Datenspeicher, Stream-und Batchprocessing und Message Broker. Aber was verbirgt sich hinter diesen Schlagworten? Und was ist die richtige Wahl für Ihre Anwendung? In diesem praktischen und umfassenden Leitfaden unterstützt Sie der Autor Martin Kleppmann bei der Navigation durch dieses schwierige Terrain, indem er die Vor-und Nachteile verschiedener Technologien zur Verarbeitung und Speicherung von Daten aufzeigt. Software verändert sich ständig, die Grundprinzipien bleiben aber gleich. Mit diesem Buch lernen Softwareentwickler und -architekten, wie sie die Konzepte in der Praxis umsetzen und wie sie Daten in modernen Anwendungen optimal nutzen können. Inspizieren Sie die Systeme, die Sie bereits verwenden, und erfahren Sie, wie Sie sie effektiver nutzen können Treffen Sie fundierte Entscheidungen, indem Sie die Stärken und Schwächen verschiedener Tools kennenlernen Steuern Sie die notwenigen Kompromisse in Bezug auf Konsistenz, Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und Komplexität Machen Sie sich vertraut mit dem Stand der Forschung zu verteilten Systemen, auf denen moderne Datenbanken aufbauen Werfen Sie einen Blick hinter die Kulissen der wichtigsten Onlinedienste und lernen Sie von deren Architekturen




Big Data In Der Praxis


Learning Spark
Author: Jonas Freiknecht
Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG
ISBN: 3446456015
Size: 42.16 MB
Format: PDF
View: 2186
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Diese komplett überarbeitete Neuauflage bringt Ihnen das Thema Big Data auf sehr praktische Art und Weise nahe. Sie lernen Technologien, Tools und Methoden kennen, entwickeln Beispiel-Lösungen und erfahren, wie Sie bestehende Systeme vorausschauend auf die mit Big Data einhergehenden Herausforderungen vorbereiten. Dazu werden Sie neben den bekannten Apache-Projekten wie Hadoop, Hive und HBase auch einige weniger bekannte Frameworks wie Apache UIMA oder Apache OpenNLP kennenlernen, um gezielt die Verarbeitung unstrukturierter Daten zu lernen. Alle hier verwendeten Software-Komponenten stehen im vollen Umfang kostenlos im Internet zur Verfügung. Gemeinsam mit den Autoren bauen Sie Schritt für Schritt viele kleinere Projekte auf bis hin zu einer fertigen und funktionstüchtigen Implementierung. Ziel des Buches ist es, Sie auf den Effekt und den Mehrwert der neuen Möglichkeiten aufmerksam zu machen, sodass Sie diese konstruktiv in Ihr Unternehmen tragen können und für sich und Ihre Kollegen somit ein Bewusstsein für den Wert Ihrer Daten schaffen Die zweite Auflage ergänzt das Buch um zahlreiche neue Themen wie Apache Spark, Apache Kafka und weitere Technologien, die vor allem darauf abzielen, Antwortzeiten kurz zu halten und so ein interaktives Arbeiten zu ermöglichen. Ebenso werden die für Firmen so wichtigen Themen Data Governance und Sicherheit behandelt. Im Internet: 18 fertige Beispiel-Projekte auf Basis von Hadoop, HBase, Hive und D3.js plus Videotutorials




Learning Spark


Learning Spark
Author: Jules S. Damji
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
ISBN: 1492049999
Size: 54.76 MB
Format: PDF, ePub
View: 1306
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Data is bigger, arrives faster, and comes in a variety of formats—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, you’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



Learning Spark
Language: en
Pages: 400
Authors: Jules S. Damji, Brooke Wenig, Tathagata Das, Denny Lee
Categories: Computers
Type: BOOK - Published: 2020-07-16 - Publisher: O'Reilly Media
Data is bigger, arrives faster, and comes in a variety of formats—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
Learning Spark
Language: en
Pages: 276
Authors: Holden Karau, Andy Konwinski, Patrick Wendell, Matei Zaharia
Categories: Computers
Type: BOOK - Published: 2015-01-28 - Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
This book introduces Apache Spark, the open source cluster computing system that makes data analytics fast to write and fast to run. You'll learn how to express parallel jobs with just a few lines of code, and cover applications from simple batch jobs to stream processing and machine learning.--
Datenintensive Anwendungen designen
Language: de
Pages: 652
Authors: Martin Kleppmann
Categories: Computers
Type: BOOK - Published: 2018-11-26 - Publisher: O'Reilly
Daten stehen heute im Mittelpunkt vieler Herausforderungen im Systemdesign. Dabei sind komplexe Fragen wie Skalierbarkeit, Konsistenz, Zuverlässigkeit, Effizienz und Wartbarkeit zu klären. Darüber hinaus verfügen wir über eine überwältigende Vielfalt an Tools, einschließlich relationaler Datenbanken, NoSQL-Datenspeicher, Stream-und Batchprocessing und Message Broker. Aber was verbirgt sich hinter diesen Schlagworten? Und was
Big Data in der Praxis
Language: de
Pages: 551
Authors: Jonas Freiknecht, Stefan Papp
Categories: Computers
Type: BOOK - Published: 2018-06-11 - Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG
Diese komplett überarbeitete Neuauflage bringt Ihnen das Thema Big Data auf sehr praktische Art und Weise nahe. Sie lernen Technologien, Tools und Methoden kennen, entwickeln Beispiel-Lösungen und erfahren, wie Sie bestehende Systeme vorausschauend auf die mit Big Data einhergehenden Herausforderungen vorbereiten. Dazu werden Sie neben den bekannten Apache-Projekten wie Hadoop,
Learning Spark
Language: en
Pages: 400
Authors: Jules S. Damji, Brooke Wenig, Tathagata Das, Denny Lee
Categories: Computers
Type: BOOK - Published: 2020-07-16 - Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
Data is bigger, arrives faster, and comes in a variety of formats—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