Learning Spark - Lightning-Fast Big Data Analysis - resenha crítica

Sobre o microbook

Dados em todos os domínios está ficando maior. Como você pode trabalhar com isso de forma eficiente? Recentemente actualizado para faísca 1.3, este livro introduz Apache Spark, o that sistema de computação em cluster open source faz análise de dados para escrever rápido e rápido para executar. Com Spark, você pode enfrentar grandes conjuntos de dados rapidamente através de APIs simples em Python, Java e Scala. Esta edição inclui novas informações sobre faísca SQL, Faísca Streaming, configuração e Maven coordinates.Written pelos desenvolvedores do Spark, este livro terá tempo os cientistas e engenheiros instalado e funcionando em nenhum momento. Você vai aprender como expressar trabalhos paralelos com apenas algumas linhas de código, e aplicações de cobertura de trabalhos em lote simples para transmitir processamento e learning.Quickly máquina de mergulhar em capacidades de ignição, tais como conjuntos de dados distribuídos, cache em memória, ea shellLeverage interativo faísca s poderoso built-in bibliotecas, incluindo streaming de faísca faísca SQL, e MLlibUse um paradigma de programação em vez de misturar e ferramentas como hive Hadoop, Mahout e StormLearn como implantar interativo, lote correspondente, e streaming applicationsConnect a fontes de dados, incluindo colmeia HDFS, JSON, e S3Master avançado tópicos como particionamento de dados e variáveis ​​compartilhadas

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