Beginning Apache Spark 3: Cu Dataframe, Spark Sql, Structured Streaming și Spark Machine Learning Library

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 6 voturi.

Titlul original:

Beginning Apache Spark 3: With Dataframe, Spark Sql, Structured Streaming, and Spark Machine Learning Library

Conținutul cărții:

Porniți într-o călătorie către descoperirea, învățarea și utilizarea Apache Spark 3. 0. 0. În această carte, veți dobândi expertiză cu privire la motorul puternic și eficient de procesare distribuită a datelor din interiorul Apache Spark; modelul său de programare ușor de utilizat, cuprinzător și flexibil pentru procesarea datelor în lot și în flux; algoritmii scalabili de învățare automată și utilitățile practice pentru crearea aplicațiilor de învățare automată.

Beginning Apache Spark 3 începe prin explicarea diferitelor moduri de interacțiune cu Apache Spark, cum ar fi Spark Concepts and Architecture și Spark Unified Stack. Apoi, oferă o prezentare generală a Spark SQL înainte de a trece la caracteristicile sale avansate. Acesta acoperă sfaturi și tehnici de abordare a problemelor de performanță, urmate de o prezentare generală a motorului de procesare a fluxului structurat. Se încheie cu o demonstrație a modului de dezvoltare a aplicațiilor de învățare automată utilizând Spark MLlib și a modului de gestionare a ciclului de viață al dezvoltării învățării automate. Această carte este plină de exemple practice și fragmente de cod pentru a vă ajuta să stăpâniți conceptele și caracteristicile imediat după ce acestea sunt acoperite în fiecare secțiune.

După ce veți citi această carte, veți avea cunoștințele necesare pentru a vă construi propriile conducte de date mari, aplicații și aplicații de învățare automată.

Ce veți învăța

⬤ Master motorul unificat de analiză a datelor Spark și diferitele sale componente.

⬤ Lucrați în tandem pentru a oferi un motor de procesare a datelor scalabil, tolerant la erori și performant.

⬤ Utilizați modelul de programare ușor de utilizat și flexibil pentru a efectua analize de date simple până la complexe utilizând dataframe și Spark SQL.

⬤ dezvoltați aplicații de învățare automată utilizând Spark MLlib.

⬤ Managementul ciclului de viață al dezvoltării învățării automate utilizând MLflow.

Pentru cine este această carte

Oameni de știință de date, ingineri de date și dezvoltatori de software.