Big Data Processing Using Spark in Cloud / Mittal, Mamta ; Balas, Valentina E. ; Goyal, Lalit Mohan ; Kumar, Raghvendra  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Big Data Processing Using Spark in Cloud Tipo de documento: documento electrónico Autores: Mittal, Mamta, ; Balas, Valentina E., ; Goyal, Lalit Mohan, ; Kumar, Raghvendra, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XIII, 264 p. 89 ilustraciones, 62 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1305504-- 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: Grandes datos  Protección de datos  Investigación cuantitativa  Seguridad de datos e información  Análisis de datos y Big Data Clasificación: 005.7 Resumen: El libro describe el surgimiento de las tecnologías de big data y el papel de Spark en toda la pila de big data. Compara Spark y Hadoop e identifica las deficiencias de Hadoop que Spark ha superado. El libro se centra principalmente en la arquitectura en profundidad de Spark y nuestra comprensión de los RDD de Spark y cómo RDD complementa la naturaleza inmutable de big data y lo resuelve con evaluación diferida, almacenamiento en caché e inferencia de tipos. También aborda temas avanzados en Spark, comenzando con los conceptos básicos de Scala y el marco central de Spark, y explorando los marcos de datos de Spark, el aprendizaje automático usando Mllib, el análisis de gráficos usando Graph X y el procesamiento en tiempo real con Apache Kafka, AWS Kenisis y Azure. Centro de eventos. Luego continúa investigando Spark usando PySpark y R. Centrándose en la pila de big data actual, el libro examina la interacción con las herramientas de big data actuales, siendo Spark la capa de procesamiento central para todo tipo de datos. El libro está dirigido a ingenieros y científicos de datos que trabajan con conjuntos de datos masivos y tecnologías de big data en la nube. Además de para los profesionales de la industria, es útil para los aspirantes a profesionales del procesamiento de datos y para los estudiantes que trabajan en entornos de procesamiento de big data y computación en la nube. Nota de contenido: Concepts of Big Data and Apache Spark -- Big Data Analysis in Cloud and Machine Learning -- Security Issues and Challenges related to Big Data -- Big Data Security Solutions in Cloud -- Data Science and Analytics -- Big Data Technologies -- Data Analysis with Casandra and Spark -- Spin up the Spark Cluster -- Learn Scala -- IO for Spark -- Processing with Spark -- Spark Data Frames and Spark SQL -- Machine Learning and Advanced Analytics -- Parallel Programming with Spark -- Distributed Graph Processing with Spark -- Real Time Processing with Spark -- Spark in Real World -- Case Studies. . Tipo de medio : Computadora Summary : The book describes the emergence of big data technologies and the role of Spark in the entire big data stack. It compares Spark and Hadoop and identifies the shortcomings of Hadoop that have been overcome by Spark. The book mainly focuses on the in-depth architecture of Spark and our understanding of Spark RDDs and how RDD complements big data's immutable nature, and solves it with lazy evaluation, cacheable and type inference. It also addresses advanced topics in Spark, starting with the basics of Scala and the core Spark framework, and exploring Spark data frames, machine learning using Mllib, graph analytics using Graph X and real-time processing with Apache Kafka, AWS Kenisis, and Azure Event Hub. It then goes on to investigate Spark using PySpark and R. Focusing on the current big data stack, the book examines the interaction with current big data tools, with Spark being the core processing layer for all types of data. The book is intended for data engineers and scientists working on massive datasets and big data technologies in the cloud. In addition to industry professionals, it is helpful for aspiring data processing professionals and students working in big data processing and cloud computing environments. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Big Data Processing Using Spark in Cloud [documento electrónico] / Mittal, Mamta, ; Balas, Valentina E., ; Goyal, Lalit Mohan, ; Kumar, Raghvendra,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasia] : Springer, 2019 . - XIII, 264 p. 89 ilustraciones, 62 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1305504-- 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: Grandes datos  Protección de datos  Investigación cuantitativa  Seguridad de datos e información  Análisis de datos y Big Data Clasificación: 005.7 Resumen: El libro describe el surgimiento de las tecnologías de big data y el papel de Spark en toda la pila de big data. Compara Spark y Hadoop e identifica las deficiencias de Hadoop que Spark ha superado. El libro se centra principalmente en la arquitectura en profundidad de Spark y nuestra comprensión de los RDD de Spark y cómo RDD complementa la naturaleza inmutable de big data y lo resuelve con evaluación diferida, almacenamiento en caché e inferencia de tipos. También aborda temas avanzados en Spark, comenzando con los conceptos básicos de Scala y el marco central de Spark, y explorando los marcos de datos de Spark, el aprendizaje automático usando Mllib, el análisis de gráficos usando Graph X y el procesamiento en tiempo real con Apache Kafka, AWS Kenisis y Azure. Centro de eventos. Luego continúa investigando Spark usando PySpark y R. Centrándose en la pila de big data actual, el libro examina la interacción con las herramientas de big data actuales, siendo Spark la capa de procesamiento central para todo tipo de datos. El libro está dirigido a ingenieros y científicos de datos que trabajan con conjuntos de datos masivos y tecnologías de big data en la nube. Además de para los profesionales de la industria, es útil para los aspirantes a profesionales del procesamiento de datos y para los estudiantes que trabajan en entornos de procesamiento de big data y computación en la nube. Nota de contenido: Concepts of Big Data and Apache Spark -- Big Data Analysis in Cloud and Machine Learning -- Security Issues and Challenges related to Big Data -- Big Data Security Solutions in Cloud -- Data Science and Analytics -- Big Data Technologies -- Data Analysis with Casandra and Spark -- Spin up the Spark Cluster -- Learn Scala -- IO for Spark -- Processing with Spark -- Spark Data Frames and Spark SQL -- Machine Learning and Advanced Analytics -- Parallel Programming with Spark -- Distributed Graph Processing with Spark -- Real Time Processing with Spark -- Spark in Real World -- Case Studies. . Tipo de medio : Computadora Summary : The book describes the emergence of big data technologies and the role of Spark in the entire big data stack. It compares Spark and Hadoop and identifies the shortcomings of Hadoop that have been overcome by Spark. The book mainly focuses on the in-depth architecture of Spark and our understanding of Spark RDDs and how RDD complements big data's immutable nature, and solves it with lazy evaluation, cacheable and type inference. It also addresses advanced topics in Spark, starting with the basics of Scala and the core Spark framework, and exploring Spark data frames, machine learning using Mllib, graph analytics using Graph X and real-time processing with Apache Kafka, AWS Kenisis, and Azure Event Hub. It then goes on to investigate Spark using PySpark and R. Focusing on the current big data stack, the book examines the interaction with current big data tools, with Spark being the core processing layer for all types of data. The book is intended for data engineers and scientists working on massive datasets and big data technologies in the cloud. In addition to industry professionals, it is helpful for aspiring data processing professionals and students working in big data processing and cloud computing environments. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

Sustainability Measures for COVID-19 Pandemic / Agrawal, Rashmi ; Mittal, Mamta ; Goyal, Lalit Mohan  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Sustainability Measures for COVID-19 Pandemic Tipo de documento: documento electrónico Autores: Agrawal, Rashmi, ; Mittal, Mamta, ; Goyal, Lalit Mohan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XIV, 274 p. 132 ilustraciones, 113 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1632273-- 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 Computacional  Sostenibilidad  Salud pública  Medicina Preventiva  Promoción de la salud  Inteligencia artificial  Internet de las Cosas  Promoción de la salud y prevención de enfermedades Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro se centra en cuestiones de sostenibilidad posteriores al brote de COVID-19, analiza formas de restringir la propagación global de la pandemia y también cómo sobrevivir de manera integral en el medio ambiente. También analiza los impactos económicos en el mundo debido al brote de coronavirus. Existe una gran necesidad de monitorear y analizar las pandemias para lograr la sostenibilidad, como el análisis del riesgo epidémico mediante el reconocimiento de patrones o los desafíos de salud mental durante un brote. Este libro presenta formas de encontrar soluciones y brinda ideas para explorar métodos innovadores y técnicas de modelado predictivo, de modo que se eviten pandemias en masa. Nota de contenido: Internet of Things and Web Services for handing pandemic challenges -- Corona Thwack: Socio-Economic Impact of Covid-19 Pandemic in India -- Mathematical Modeling on Double Quarantine Process in the Spread and Stability of Covid-19 -- A Study and Novel AI/ML-based Framework to Detect COVID-19 virus using Smartphone Embedded Sensors -- Transmission Modelling on COVID-19 Pandemic and its Challenges -- Effect of Covid19 pandemic on mental health: an under-realized sociological enigma -- Predicting the Covid-19 Outspread in Andhra Pradesh Using Hybrid Deep Learning -- Social Challenges and Consequences of Covid-19 -- Economic Impact & measures of Corona Regime -- Modelling the Impact of Various Treatment and Prevention Tact's on COVID-19 Worldwide -- Understanding Emotional Health Sustainability amidst COVID-19 imposed Lockdown -- Industry 4.0 technologies and their applications in fighting Covid-19 -- Internet of Medical Things (IoMT) Enabled TeleCOVID System for Diagnosis of COVID-19 Patients. Tipo de medio : Computadora Summary : This book focuses on sustainability issues post COVID-19 outbreak, discusses ways to restrict global spread of the pandemic, and also how to survive holistically in the environment. It also discusses the economic impacts on the world due to the coronavirus outbreak. There is a strong need for monitoring and analysis of pandemics for sustainability like epidemic risk analysis by using pattern recognition or the mental health challenges during an outbreak. This book presents ways to find solutions and gives insights to explore innovative methods and predictive modeling techniques, such that masses are prevented from pandemics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Sustainability Measures for COVID-19 Pandemic [documento electrónico] / Agrawal, Rashmi, ; Mittal, Mamta, ; Goyal, Lalit Mohan,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasia] : Springer, 2021 . - XIV, 274 p. 132 ilustraciones, 113 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1632273-- 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 Computacional  Sostenibilidad  Salud pública  Medicina Preventiva  Promoción de la salud  Inteligencia artificial  Internet de las Cosas  Promoción de la salud y prevención de enfermedades Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro se centra en cuestiones de sostenibilidad posteriores al brote de COVID-19, analiza formas de restringir la propagación global de la pandemia y también cómo sobrevivir de manera integral en el medio ambiente. También analiza los impactos económicos en el mundo debido al brote de coronavirus. Existe una gran necesidad de monitorear y analizar las pandemias para lograr la sostenibilidad, como el análisis del riesgo epidémico mediante el reconocimiento de patrones o los desafíos de salud mental durante un brote. Este libro presenta formas de encontrar soluciones y brinda ideas para explorar métodos innovadores y técnicas de modelado predictivo, de modo que se eviten pandemias en masa. Nota de contenido: Internet of Things and Web Services for handing pandemic challenges -- Corona Thwack: Socio-Economic Impact of Covid-19 Pandemic in India -- Mathematical Modeling on Double Quarantine Process in the Spread and Stability of Covid-19 -- A Study and Novel AI/ML-based Framework to Detect COVID-19 virus using Smartphone Embedded Sensors -- Transmission Modelling on COVID-19 Pandemic and its Challenges -- Effect of Covid19 pandemic on mental health: an under-realized sociological enigma -- Predicting the Covid-19 Outspread in Andhra Pradesh Using Hybrid Deep Learning -- Social Challenges and Consequences of Covid-19 -- Economic Impact & measures of Corona Regime -- Modelling the Impact of Various Treatment and Prevention Tact's on COVID-19 Worldwide -- Understanding Emotional Health Sustainability amidst COVID-19 imposed Lockdown -- Industry 4.0 technologies and their applications in fighting Covid-19 -- Internet of Medical Things (IoMT) Enabled TeleCOVID System for Diagnosis of COVID-19 Patients. Tipo de medio : Computadora Summary : This book focuses on sustainability issues post COVID-19 outbreak, discusses ways to restrict global spread of the pandemic, and also how to survive holistically in the environment. It also discusses the economic impacts on the world due to the coronavirus outbreak. There is a strong need for monitoring and analysis of pandemics for sustainability like epidemic risk analysis by using pattern recognition or the mental health challenges during an outbreak. This book presents ways to find solutions and gives insights to explore innovative methods and predictive modeling techniques, such that masses are prevented from pandemics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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