SPARK. BŁYSKAWICZNA ANALIZA DANYCH W.2 PRACA ZBIOROWA
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 1
Оплачивая «SPARK. BŁYSKAWICZNA ANALIZA DANYCH W.2 PRACA ZBIOROWA», вы можете быть уверены, что данный товар из каталога «Базы данных» будет доставлен из Польши и проверен на целостность. В цене товара, указанной на сайте, учтена доставка из Польши. Внимание!!! Товары для Евросоюза, согласно законодательству стран Евросоюза, могут отличаться упаковкой или наполнением.
Іскра. Миттєвий аналіз даних v.2
колективна робота
Apache Spark це програмне забезпечення з відкритим вихідним кодом, призначене для кластерної обробки даних, що доставляються в різних форматах. Це дозволяє досягти безпрецедентної продуктивності та дозволяє працювати в пакетному та потоковому режимах. Цей фреймворк також добре підготовлений для запуску складних програм, включаючи машинне навчання та алгоритми прогнозного аналізу. Усе це робить Apache Spark чудовим вибором для розробників, які мають справу з великими даними, а також видобутком і аналізом даних.
Ця книга призначена для інженерів і розробників даних, які хочуть виконувати складний аналіз даних і алгоритми машинного навчання за допомогою Spark, навіть якщо дані надходять з різних джерел. Тут пояснюється, як зчитувати й уніфікувати великі набори інформації за допомогою Apache Spark для створення надійних озер даних, як виконувати інтерактивні запити SQL, як створювати конвеєри за допомогою MLlib і розгортати моделі за допомогою MLflow. Також обговорюється сумісність програми Spark з її розподіленими компонентами та режими її реалізації в окремих середовищах.
У книзі:
- Структурні API для Python, SQL, Scala та Java
- Операції двигуна Spark і SQL
- Конфігурації Spark і інтерфейс Spark
- підключення до джерел даних: JSON, Parquet, CSV, Avro, ORC, Hive, S3 і Kafka
- аналітичні операції над пакетними та потоковими даними
- надійні конвеєри даних і конвеєри машинного навчання
Spark: створюйте масштабовані та надійні програми для великих даних!
[Марка,9788328399143.5/15/2024 13:00:45]