Изучаем Spark
Бумажное издание
Дата выхода: июнь 2015 года
Объем, стр: 400
ISBN: 978-5-97060-323-9
Формат: 148 * 210 мм
Бумага: офсетная
Обложка: Мягкая обложка
Электронное издание
Дата выхода: июнь 2015 года
Объем, стр: 400
ISBN: 978-5-97060-323-9
Купить электронную книгу
| Купить на EUniverse | Купить |
- Самовывоз м. Коломенская - завтра - Бесплатно
- Доставка почтой по РФ - 7-28 дней - от 300 р.
Доставка почтой за пределы РФ - 14-28 дней - от 1400 р. - Курьером по Москве - в течение 7 дней - 300 р.
Аннотация
«Книга «Изучаем Spark» занимает первые позиции в моем списке рекомендаций для тех, кто желает познакомиться с этим популярным фреймворком с целью создания приложений для обработки огромных объемов данных.» – Бен Лорика (Ben Lorica), ведущий специалист по работе с данными, O’Reilly Media
Объем обрабатываемых данных во всех областях человеческой деятельности продолжает расти быстрыми темпами. Существуют ли эффективные приемы работы с ним? В этой книге рассказывается об Apache Spark, открытой системе кластерных вычислений, которая позволяет быстро создавать высокопроизводительные программы анализа данных. C помощью Spark вы сможете манипулировать огромными объемами данных посредством простого API на Python, Java и Scala.
Написанная разработчиками Spark, эта книга поможет исследователям данных и программистам быстро включиться в работу. Она расскажет, как организовать параллельное выполнение заданий всего несколькими строчками кода, и охватывает примеры от простых пакетных приложений до программ, осуществляющих обработку потоковых данных и использующих алгоритмы машинного обучения.
С помощью этой книги вы:
- познакомитесь с особенностями Spark, такими как распределенные наборы данных, кэширование в памяти и интерактивные оболочки;
- изучите мощные встроенные библиотеки Spark, включая Spark SQL, Spark Streaming и MLlib;
- научитесь пользоваться единой парадигмой программирования вместо смеси инструментов, таких как Hive, Hadoop, Mahout и Storm;
- узнаете, как развертывать интерактивные, пакетные и потоковые приложения;
- исследуете возможности использования разных источников данных, включая HDFS, Hive, JSON и S3;
- овладеете продвинутыми приемами программирования на основе Spark, такими как разделение данных на разделы и применение совместно используемых переменных.
Рецензия на книгу опубликована в блоге Александра Крота http://mlclass.ru/kniga-learning-spark/



