| TÃtulo : |
Beginning Apache Spark 3 : With DataFrame, Spark SQL, Structured Streaming, and Spark Machine Learning Library |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Luu, Hien, |
| Mención de edición: |
2 ed. |
| Editorial: |
Berkeley, CA : Apress |
| Fecha de publicación: |
2021 |
| Número de páginas: |
XVII, 438 p. 132 ilustraciones |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-1-4842-7383-8 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Idioma : |
Inglés (eng) |
| Palabras clave: |
Inteligencia artificial Aprendizaje automático Ciencia de los datos |
| Clasificación: |
005.7 |
| Resumen: |
Emprende un viaje hacia el descubrimiento, el aprendizaje y el uso de Apache Spark 3.0. En este libro, obtendrá experiencia en el potente y eficiente motor de procesamiento de datos distribuidos dentro de Apache Spark; su modelo de programación fácil de usar, completo y flexible para el procesamiento de datos por lotes y en streaming; y los algoritmos escalables de aprendizaje automático y las utilidades prácticas para crear aplicaciones de aprendizaje automático. El inicio de Apache Spark 3 comienza explicando diferentes formas de interactuar con Apache Spark, como los conceptos y la arquitectura de Spark y Spark Unified Stack. A continuación, ofrece una descripción general de Spark SQL antes de pasar a sus funciones avanzadas. Cubre consejos y técnicas para abordar problemas de rendimiento, seguidos de una descripción general del motor de procesamiento de transmisión estructurada. Concluye con una demostración de cómo desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático utilizando Spark MLlib y cómo gestionar el ciclo de vida de desarrollo del aprendizaje automático. Este libro está repleto de ejemplos prácticos y fragmentos de código que le ayudarán a dominar conceptos y funciones inmediatamente después de tratarlos en cada sección. Después de leer este libro, tendrá los conocimientos necesarios para crear sus propios canales de big data, aplicaciones y aplicaciones de aprendizaje automático. Usted: Dominará el motor de análisis de datos unificado Spark y sus diversos componentes Trabajará en conjunto para proporcionar un motor de procesamiento de datos escalable, tolerante a fallas y de alto rendimiento Aprovechará el modelo de programación flexible y fácil de usar para realizar análisis de datos desde simples hasta complejos utilizando marcos de datos y Spark SQL Desarrolle aplicaciones de aprendizaje automático con Spark MLlib. Administre el ciclo de vida de desarrollo del aprendizaje automático con MLflow. |
| Nota de contenido: |
Chapter 1: Introduction to Apache Spark -- Chapter 2: Working with Apache Spark -- Chapter 3: Spark SQL – Foundation -- Chapter 4: Spark SQL – Advance -- Chapter 5: Optimizing Apache Spark Applications -- Chapter 6: Structured Streaming – Foundation -- Chapter 7: Structured Streaming – Advanced -- Chapter 8: Machine Learning with Apache Spark -- Chapter 9: Managing the Machine Learning Lifecycle. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
Take a journey toward discovering, learning, and using Apache Spark 3.0. In this book, you will gain expertise on the powerful and efficient distributed data processing engine inside of Apache Spark; its user-friendly, comprehensive, and flexible programming model for processing data in batch and streaming; and the scalable machine learning algorithms and practical utilities to build machine learning applications. Beginning Apache Spark 3 begins by explaining different ways of interacting with Apache Spark, such as Spark Concepts and Architecture, and Spark Unified Stack. Next, it offers an overview of Spark SQL before moving on to its advanced features. It covers tips and techniques for dealing with performance issues, followed by an overview of the structured streaming processing engine. It concludes with a demonstration of how to develop machine learning applications using Spark MLlib and how to manage the machine learning development lifecycle. This book is packed with practical examples and code snippets to help you master concepts and features immediately after they are covered in each section. After reading this book, you will have the knowledge required to build your own big data pipelines, applications, and machine learning applications. You will: Master the Spark unified data analytics engine and its various components Work in tandem to provide a scalable, fault tolerant and performant data processing engine Leverage the user-friendly and flexible programming model to perform simple to complex data analytics using dataframe and Spark SQL Develop machine learning applications using Spark MLlib Manage the machine learning development lifecycle using MLflow. |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
Beginning Apache Spark 3 : With DataFrame, Spark SQL, Structured Streaming, and Spark Machine Learning Library [documento electrónico] / Luu, Hien, . - 2 ed. . - Berkeley, CA : Apress, 2021 . - XVII, 438 p. 132 ilustraciones. ISBN : 978-1-4842-7383-8 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés ( eng)
| Palabras clave: |
Inteligencia artificial Aprendizaje automático Ciencia de los datos |
| Clasificación: |
005.7 |
| Resumen: |
Emprende un viaje hacia el descubrimiento, el aprendizaje y el uso de Apache Spark 3.0. En este libro, obtendrá experiencia en el potente y eficiente motor de procesamiento de datos distribuidos dentro de Apache Spark; su modelo de programación fácil de usar, completo y flexible para el procesamiento de datos por lotes y en streaming; y los algoritmos escalables de aprendizaje automático y las utilidades prácticas para crear aplicaciones de aprendizaje automático. El inicio de Apache Spark 3 comienza explicando diferentes formas de interactuar con Apache Spark, como los conceptos y la arquitectura de Spark y Spark Unified Stack. A continuación, ofrece una descripción general de Spark SQL antes de pasar a sus funciones avanzadas. Cubre consejos y técnicas para abordar problemas de rendimiento, seguidos de una descripción general del motor de procesamiento de transmisión estructurada. Concluye con una demostración de cómo desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático utilizando Spark MLlib y cómo gestionar el ciclo de vida de desarrollo del aprendizaje automático. Este libro está repleto de ejemplos prácticos y fragmentos de código que le ayudarán a dominar conceptos y funciones inmediatamente después de tratarlos en cada sección. Después de leer este libro, tendrá los conocimientos necesarios para crear sus propios canales de big data, aplicaciones y aplicaciones de aprendizaje automático. Usted: Dominará el motor de análisis de datos unificado Spark y sus diversos componentes Trabajará en conjunto para proporcionar un motor de procesamiento de datos escalable, tolerante a fallas y de alto rendimiento Aprovechará el modelo de programación flexible y fácil de usar para realizar análisis de datos desde simples hasta complejos utilizando marcos de datos y Spark SQL Desarrolle aplicaciones de aprendizaje automático con Spark MLlib. Administre el ciclo de vida de desarrollo del aprendizaje automático con MLflow. |
| Nota de contenido: |
Chapter 1: Introduction to Apache Spark -- Chapter 2: Working with Apache Spark -- Chapter 3: Spark SQL – Foundation -- Chapter 4: Spark SQL – Advance -- Chapter 5: Optimizing Apache Spark Applications -- Chapter 6: Structured Streaming – Foundation -- Chapter 7: Structured Streaming – Advanced -- Chapter 8: Machine Learning with Apache Spark -- Chapter 9: Managing the Machine Learning Lifecycle. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
Take a journey toward discovering, learning, and using Apache Spark 3.0. In this book, you will gain expertise on the powerful and efficient distributed data processing engine inside of Apache Spark; its user-friendly, comprehensive, and flexible programming model for processing data in batch and streaming; and the scalable machine learning algorithms and practical utilities to build machine learning applications. Beginning Apache Spark 3 begins by explaining different ways of interacting with Apache Spark, such as Spark Concepts and Architecture, and Spark Unified Stack. Next, it offers an overview of Spark SQL before moving on to its advanced features. It covers tips and techniques for dealing with performance issues, followed by an overview of the structured streaming processing engine. It concludes with a demonstration of how to develop machine learning applications using Spark MLlib and how to manage the machine learning development lifecycle. This book is packed with practical examples and code snippets to help you master concepts and features immediately after they are covered in each section. After reading this book, you will have the knowledge required to build your own big data pipelines, applications, and machine learning applications. You will: Master the Spark unified data analytics engine and its various components Work in tandem to provide a scalable, fault tolerant and performant data processing engine Leverage the user-friendly and flexible programming model to perform simple to complex data analytics using dataframe and Spark SQL Develop machine learning applications using Spark MLlib Manage the machine learning development lifecycle using MLflow. |
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https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
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