Poznajemy Sparka Błyskawiczna analiza danych
- Producent: Wydawnictwo Naukowe PWN
-
Dostępność:
Brak
Tytuł: Poznajemy Sparka Błyskawiczna analiza danych
Autor: Holden Karau, Konwinski Andy, Wendel Patrick, Zaharia Matei
Wydanie: 1
Rok: 2016
Format: 16.5x23.5cm
Stron: 260
ISBN: 9788301184674
Autor: Holden Karau, Konwinski Andy, Wendel Patrick, Zaharia Matei
Wydanie: 1
Rok: 2016
Format: 16.5x23.5cm
Stron: 260
ISBN: 9788301184674
"Ilość danych we wszystkich domenach wciąż rośnie. Jak możemy skutecznie je wykorzystywać? W książce Poznajemy Sparka przedstawiono Apache Spark, system open source do przetwarzania klastrów, dzięki któremu pisanie i uruchamianie aplikacji analizy danych jest szybsze. Za pomocą Sparka można stawić czoła dużym zbiorom danych za pośrednictwem prostych interfejsów w językach Python, Java i Scala.
Dzięki tej pracy, napisanej przez deweloperów Sparka, naukowcy zajmujący się danymi i inżynierowie dowiedzą się, jak przedstawiać równoległe zadania za pomocą kilku wierszy kodu oraz jak pisać aplikacje od prostych zdań wsadowych do przetwarzania strumieniowego i systemów uczących się. Informacje zawarte w książce pozwolą im na:.
· szybkie zgłębienie możliwości Sparka, takich jak rozproszone zbiory danych, buforowanie w pamięci oraz interaktywna powłoka
· wykorzystywanie wbudowanych bibliotek, łącznie z Spark SQL, Spark Streaming oraz MLlib
· wykorzystywanie paradygmatu programowania zamiast łączenia i dopasowywania narzędzi takich jak Hive, Hadoop, Mahout i Storm
· poznawanie sposobu wykorzystywania aplikacji interakcyjnych, wsadowych i strumieniowych
dołączanie źródeł danych, np. HDFS, Hive, JSON i S3"
Dzięki tej pracy, napisanej przez deweloperów Sparka, naukowcy zajmujący się danymi i inżynierowie dowiedzą się, jak przedstawiać równoległe zadania za pomocą kilku wierszy kodu oraz jak pisać aplikacje od prostych zdań wsadowych do przetwarzania strumieniowego i systemów uczących się. Informacje zawarte w książce pozwolą im na:.
· szybkie zgłębienie możliwości Sparka, takich jak rozproszone zbiory danych, buforowanie w pamięci oraz interaktywna powłoka
· wykorzystywanie wbudowanych bibliotek, łącznie z Spark SQL, Spark Streaming oraz MLlib
· wykorzystywanie paradygmatu programowania zamiast łączenia i dopasowywania narzędzi takich jak Hive, Hadoop, Mahout i Storm
· poznawanie sposobu wykorzystywania aplikacji interakcyjnych, wsadowych i strumieniowych
dołączanie źródeł danych, np. HDFS, Hive, JSON i S3"