Складчина поддерживается для членов клуба Пишите в личку после оплаты в любом случае - отмечу быстрее. Изучаем Spark Захария М., Венделл П., Конвински Э., Карау Х. Автор: Захария М., Венделл П., Конвински Э., Карау Х.Дата выхода: 23 июля 2015 года Формат: 148 * 210 мм Бумага: офсетная Обложка: Мягкая обложка Объем, стр.: 400 ISBN: 978-5-97060-323-9 Вес, гр.: 700 «Книга «Изучаем Spark» занимает первые позиции в моем списке рекомендаций для тех, кто желает познакомиться с этим популярным фреймворком с целью создания приложений для обработки огромных объемов данных.» – Бен Лорика (Ben Lorica), ведущий специалист по работе с данными, O’Reilly Media Объем обрабатываемых данных во всех областях человеческой деятельности продолжает расти быстрыми темпами. Существуют ли эффективные приемы работы с ним? В этой книге рассказывается об Apache Spark, открытой системе кластерных вычислений, которая позволяет быстро создавать высокопроизводительные программы анализа данных. C помощью Spark вы сможете манипулировать огромными объемами данных посредством простого API на Python, Java и Scala. Написанная разработчиками Spark, эта книга поможет исследователям данных и программистам быстро включиться в работу. Она расскажет, как организовать параллельное выполнение заданий всего несколькими строчками кода, и охватывает примеры от простых пакетных приложений до программ, осуществляющих обработку потоковых данных и использующих алгоритмы машинного обучения. С помощью этой книги вы: познакомитесь с особенностями Spark, такими как распределенные наборы данных, кэширование в памяти и интерактивные оболочки; изучите мощные встроенные библиотеки Spark, включая Spark SQL, Spark Streaming и MLlib; научитесь пользоваться единой парадигмой программирования вместо смеси инструментов, таких как Hive, Hadoop, Mahout и Storm; узнаете, как развертывать интерактивные, пакетные и потоковые приложения; исследуете возможности использования разных источников данных, включая HDFS, Hive, JSON и S3; овладеете продвинутыми приемами программирования на основе Spark, такими как разделение данных на разделы и применение совместно используемых переменных.
