Изучение Spark, 2-е издание (Жюль Дамджи) Данные больше, поступают быстрее и поступают в различных форматах, и все они должны обрабатываться в масштабе для аналитики или машинного обучения. Но как эффективно справляться с такими разнообразными рабочими нагрузками? Введите Apache Spark. Это второе издание, обновленное для включения Spark 3.0, показывает инженерам данных и специалистам по данным, почему структура и унификация в Spark так важны. В частности, в этой книге объясняется, как выполнять простой и сложный анализ данных и использовать алгоритмы машинного обучения. С помощью пошаговых руководств, фрагментов кода и блокнотов вы сможете: - Изучите высокоуровневые структурированные API Python, SQL, Scala или Java. - Понимание операций Spark и SQL Engine - Проверяйте, настраивайте и отлаживайте операции Spark с помощью конфигураций Spark и пользовательского интерфейса Spark. - Подключайтесь к источникам данных: JSON, Parquet, CSV, Avro, ORC, Hive, S3 или Kafka. - Выполняйте аналитику пакетных и потоковых данных с помощью структурированной потоковой передачи. - Создавайте надежные конвейеры данных с помощью Delta Lake и Spark с открытым исходным кодом. - Разрабатывайте конвейеры машинного обучения с помощью MLlib и моделируйте производство с помощью MLflow. Выпущено в июле 2020 г. Издатель (ы): O'Reilly Media, Inc. ISBN: 9781492050049 Книга на английском языке. Формат: EPUB, PDF.
