Learning Spark: Data Analysis, OReilly, 1st Ed., Englisch, Taschenbuch

 
Vielseitig wie ein Schweizer Taschenmesser, bietet dieses Buch einen tiefen Einblick in die Welt der Datenanalyse mit Apache Spark. Es ist ein unverzichtbarer Begleiter für Datenwissenschaftler und Ingenieure, die sich durch die Fluten von Big Data kämpfen wollen. Mit einer Prise Humor und einer Menge Fachwissen führt es durch die Grundlagen und zeigt, wie man mit Spark Daten schneller als ein Blitz analysieren kann. Ob es um Batch-Jobs oder Echtzeit-Datenverarbeitung geht, dieses Buch hat für jeden etwas zu bieten. Es ist wie ein Fitnessstudio für das Gehirn, nur ohne die schweißtreibenden Übungen und mit viel mehr 'Aha!' Momenten.

 
Data in all domains is getting bigger. How can you work with it efficiently? This book introduces Apache Spark, the open source cluster computing system that makes data analytics fast to write and fast to run. With Spark, you can tackle big datasets quickly through simple APIs in Python, Java, and by the developers of Spark, this book will have data scientists and engineers up and running in no time. 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.* Quickly dive into Spark capabilities such as distributed datasets, in-memory caching, and the interactive shell* Leverage Spark’s powerful built-in libraries, including Spark SQL, Spark Streaming, and MLlib* Use one programming paradigm instead of mixing and matching tools like Hive, Hadoop, Mahout, and Storm* Learn how to deploy interactive, batch, and streaming applications* Connect to data sources including HDFS, Hive, JSON, and S3* Master advanced topics like data partitioning and shared variables

 
Die Welt der Datenanalyse wurde durch Apache Spark revolutioniert.

 
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