Apache Spark 2: Data Processing and Real-Time Analytics. Master complex big data processing, stream analytics, and machine learning with Apache Spark Romeo Kienzler, Md. Rezaul Karim, Sridhar Alla, Siamak Amirghodsi, Meenakshi Rajendran, Broderick Hall, Shuen Mei
- Autorzy:
- Romeo Kienzler, Md. Rezaul Karim, Sridhar Alla, Siamak Amirghodsi, Meenakshi Rajendran, Broderick Hall, Shuen Mei
- Wydawnictwo:
- Packt Publishing
- Ocena:
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis
książki
:
Apache Spark 2: Data Processing and Real-Time Analytics. Master complex big data processing, stream analytics, and machine learning with Apache Spark
Apache Spark is an in-memory, cluster-based data processing system that provides a wide range of functionalities such as big data processing, analytics, machine learning, and more. With this Learning Path, you can take your knowledge of Apache Spark to the next level by learning how to expand Spark's functionality and building your own data flow and machine learning programs on this platform.
You will work with the different modules in Apache Spark, such as interactive querying with Spark SQL, using DataFrames and datasets, implementing streaming analytics with Spark Streaming, and applying machine learning and deep learning techniques on Spark using MLlib and various external tools.
By the end of this elaborately designed Learning Path, you will have all the knowledge you need to master Apache Spark, and build your own big data processing and analytics pipeline quickly and without any hassle.
This Learning Path includes content from the following Packt products:
• Mastering Apache Spark 2.x by Romeo Kienzler
• Scala and Spark for Big Data Analytics by Md. Rezaul Karim, Sridhar Alla
• Apache Spark 2.x Machine Learning Cookbook by Siamak Amirghodsi, Meenakshi Rajendran, Broderick Hall, Shuen MeiCookbook
You will work with the different modules in Apache Spark, such as interactive querying with Spark SQL, using DataFrames and datasets, implementing streaming analytics with Spark Streaming, and applying machine learning and deep learning techniques on Spark using MLlib and various external tools.
By the end of this elaborately designed Learning Path, you will have all the knowledge you need to master Apache Spark, and build your own big data processing and analytics pipeline quickly and without any hassle.
This Learning Path includes content from the following Packt products:
• Mastering Apache Spark 2.x by Romeo Kienzler
• Scala and Spark for Big Data Analytics by Md. Rezaul Karim, Sridhar Alla
• Apache Spark 2.x Machine Learning Cookbook by Siamak Amirghodsi, Meenakshi Rajendran, Broderick Hall, Shuen MeiCookbook
Wybrane bestsellery
Romeo Kienzler, Md. Rezaul Karim, Sridhar Alla, Siamak Amirghodsi, Meenakshi Rajendran, Broderick Hall, Shuen Mei - pozostałe książki
Packt Publishing - inne książki
Dzięki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep@ebookpoint.pl
Proszę wybrać ocenę!
Proszę wpisać opinię!
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Apache Spark 2: Data Processing and Real-Time Analytics. Master complex big data processing, stream analytics, and machine learning with Apache Spark Romeo Kienzler, Md. Rezaul Karim, Sridhar Alla, Siamak Amirghodsi, Meenakshi Rajendran, Broderick Hall, Shuen Mei (0) Weryfikacja opinii następuje na podstawie historii zamowień na koncie Użytkownika umiejszczającego opinię.