LeafKlimaneutrales Unternehmen CoinFaire Preise PackageSchneller und kostenloser Versand ab 14,90 € Bestellwert
Learning Spark

Learning Spark

inkl. MwSt. Versandinformationen

Artikel zZt. nicht lieferbar

Artikel zZt. nicht lieferbar

Kurzinformation
Sprache:
Englisch
ISBN:
1492050040
Seitenzahl:
373
Auflage:
-
Erschienen:
2020-08-01
Dieser Artikel steht derzeit nicht zur Verfügung!

Gebrauchte Bücher kaufen

Information
Das Buch befindet sich in einem sehr guten, unbenutzten Zustand.
Information
Das Buch befindet sich in einem sehr guten, gelesenen Zustand. Die Seiten und der Einband sind intakt. Buchrücken/Ecken/Kanten können leichte Gebrauchsspuren aufweisen.
Information
Das Buch befindet sich in einem guten, gelesenen Zustand. Die Seiten und der Einband sind intakt. Buchrücken/Ecken/Kanten können Knicke/Gebrauchsspuren aufweisen.
Information
Das Buch befindet sich in einem lesbaren Zustand. Die Seiten und der Einband sind intakt, jedoch weisen Buchrücken/Ecken/Kanten starke Knicke/Gebrauchsspuren auf. Zusatzmaterialien können fehlen.

Neues Buch oder eBook (pdf) kaufen

Information
Neuware - verlagsfrische aktuelle Buchausgabe.
Natural Handgeprüfte Gebrauchtware
Coins Schnelle Lieferung
Check Faire Preise

inkl. MwSt. Versandinformationen

Artikel zZt. nicht lieferbar

Artikel zZt. nicht lieferbar

Weitere Zahlungsmöglichkeiten  
Zahlungsarten

Beschreibung

Learning Spark
Lightning-fast Data Analytics

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 APIsUnderstand Spark operations and SQL EngineInspect, tune, and debug Spark operations with Spark configurations and Spark UIConnect to data sources: JSON, Parquet, CSV, Avro, ORC, Hive, S3, or KafkaPerform analytics on batch and streaming data using Structured StreamingBuild reliable data pipelines with open source Delta Lake and SparkDevelop machine learning pipelines with MLlib and productionize models using MLflow von Damji, Jules S. und Wenig, Brooke und Das, Tathagata und Lee, Denny

Produktdetails

Einband:
Kartoniert
Seitenzahl:
373
Erschienen:
2020-08-01
Sprache:
Englisch
EAN:
9781492050049
ISBN:
1492050040
Gewicht:
649 g
Auflage:
-
Verwandte Sachgebiete:
Alle gebrauchten Bücher werden von uns handgeprüft.
So garantieren wir Dir zu jeder Zeit Premiumqualität.

Über den Autor

Jules S. Damji is a senior developer advocate at Databricks and an MLflow contributor. He is a hands-on developer with over 20 years of experience and has worked as a software engineer at leading companies such as Sun Microsystems, Netscape, @Home, Loudcloud/Opsware, Verisign, ProQuest, and Hortonworks, building large scale distributed systems. He holds a B.Sc. and an M.Sc. in computer science and an MA in political advocacy and communication from Oregon State University, Cal State, and Johns Hopkins University, respectively.Brooke Wenig is a machine learning practice lead at Databricks. She leads a team of data scientists who develop large-scale machine learning pipelines for customers, as well as teaching courses on distributed machine learning best practices. Previously, she was a principal data science consultant at Databricks. She holds an M.S. in computer science from UCLA with a focus on distributed machine learning.Tathagata Das is a staff software engineer at Databricks, an Apache Spark committer, and a member of the Apache Spark Project Management Committee (PMC). He is one of the original developers of Apache Spark, the lead developer of Spark Streaming (DStreams), and is currently one of the core developers of Structured Streaming and Delta Lake. Tathagata holds an M.S. in computer science from UC Berkeley.Denny Lee is a staff developer advocate at Databricks who has been working with Apache Spark since 0.6. He is a hands-on distributed systems and data sciences engineer with extensive experience developing internet-scale infrastructure, data platforms, and predictive analytics systems for both on-premises and cloud environments. He also has an M.S. in biomedical informatics from Oregon Health and Sciences University and has architected and implemented powerful data solutions for enterprise healthcare customers.


Entdecke mehr vom Verlag


Neu
78,00 €
Entdecke mehr Gebrauchtes für Dich