Big Data Processing with Apache Spark
Manuel Ignacio Franco Galeano
Venduto da Rarewaves USA, OSWEGO, IL, U.S.A.
Venditore AbeBooks dal 10 giugno 2025
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Condizione: Nuovo
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Aggiungere al carrelloNo need to spend hours ploughing through endless data - let Spark, one of the fastest big data processing engines available, do the hard work for you.Key FeaturesGet up and running with Apache Spark and PythonIntegrate Spark with AWS for real-time analyticsApply processed data streams to machine learning APIs of Apache SparkBook DescriptionProcessing big data in real time is challenging due to scalability, information consistency, and fault-tolerance. This book teaches you how to use Spark to make your overall analytical workflow faster and more efficient. You'll explore all core concepts and tools within the Spark ecosystem, such as Spark Streaming, the Spark Streaming API, machine learning extension, and structured streaming.You'll begin by learning data processing fundamentals using Resilient Distributed Datasets (RDDs), SQL, Datasets, and Dataframes APIs. After grasping these fundamentals, you'll move on to using Spark Streaming APIs to consume data in real time from TCP sockets, and integrate Amazon Web Services (AWS) for stream consumption.By the end of this book, you'll not only have understood how to use machine learning extensions and structured streams but you'll also be able to apply Spark in your own upcoming big data projects.What you will learnWrite your own Python programs that can interact with SparkImplement data stream consumption using Apache SparkRecognize common operations in Spark to process known data streamsIntegrate Spark streaming with Amazon Web Services (AWS)Create a collaborative filtering model with the movielens datasetApply processed data streams to Spark machine learning APIsWho this book is forData Processing with Apache Spark is for you if you are a software engineer, architect, or IT professional who wants to explore distributed systems and big data analytics. Although you don't need any knowledge of Spark, prior experience of working with Python is recommended.
Codice articolo LU-9781789808810
No need to spend hours ploughing through endless data - let Spark, one of the fastest big data processing engines available, do the hard work for you.
Key Features:
- Get up and running with Apache Spark and Python
- Integrate Spark with AWS for real-time analytics
- Apply processed data streams to machine learning APIs of Apache Spark
Book Description:
Processing big data in real time is challenging due to scalability, information consistency, and fault-tolerance. This book teaches you how to use Spark to make your overall analytical workflow faster and more efficient. You'll explore all core concepts and tools within the Spark ecosystem, such as Spark Streaming, the Spark Streaming API, machine learning extension, and structured streaming.
You'll begin by learning data processing fundamentals using Resilient Distributed Datasets (RDDs), SQL, Datasets, and Dataframes APIs. After grasping these fundamentals, you'll move on to using Spark Streaming APIs to consume data in real time from TCP sockets, and integrate Amazon Web Services (AWS) for stream consumption.
By the end of this book, you'll not only have understood how to use machine learning extensions and structured streams but you'll also be able to apply Spark in your own upcoming big data projects.
What You Will Learn:
- Write your own Python programs that can interact with Spark
- Implement data stream consumption using Apache Spark
- Recognize common operations in Spark to process known data streams
- Integrate Spark streaming with Amazon Web Services (AWS)
- Create a collaborative filtering model with the movielens dataset
- Apply processed data streams to Spark machine learning APIs
Who this book is for:
Data Processing with Apache Spark is for you if you are a software engineer, architect, or IT professional who wants to explore distributed systems and big data analytics. Although you don't need any knowledge of Spark, prior experience of working with Python is recommended.
Manuel Ignacio Franco Galeano is a computer scientist from Colombia. He works for Fender Musical Instruments as a lead engineer in Dublin, Ireland. He holds a master's degree in computer science from University College, Dublin UCD. His areas of interest and research are music information retrieval, data analytics, distributed systems, and Blockchain technologies.
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Se sei un consumatore, puoi esercitare il tuo diritto di recesso seguendo le istruzioni riportate di seguito. Per "consumatore" si intende qualsiasi persona fisica che agisca per fini che non rientrano nel quadro della sua attività commerciale, industriale, artigianale o professionale.
Informazioni relative al diritto di recesso
Diritto di recesso
Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni per qualsiasi motivo.
Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui
tu acquisisci, o un terzo designato diverso dal vettore e da te acquisisce, il possesso fisico dell'ultimo bene o l'ultimo lotto o pezzo.
Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare Rarewaves USA, 10100 W Sample Rd, Ste 101, 33065, Coral Springs, Florida, U.S.A., della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).
Per rispettare il termine di recesso, é sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso.
Effetti del recesso
Se recedi dal presente contratto, ti saranno rimborsati tutti i pagamenti che hai effettuato a nostro favore, compresi i costi di consegna (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di consegna diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto). Potremo trattenere dal rimborso le somme derivanti da una diminuzione del valore del prodotto risultante da una tua non necessaria manipolazione.
I rimborsi verranno effettuati senza indebito ritardo e in ogni caso non oltre 14 giorni dal giorno in cui siamo stati informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
Detti rimborsi saranno effettuati utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente convenuto altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso. Il rimborso può essere sospeso fino al ricevimento dei beni oppure fino all'avvenuta dimostrazione da parte tua di aver rispedito i beni, se precedente.
Ti preghiamo di rispedire i beni o di consegnarli a Rarewaves USA, 10100 W Sample Rd, Ste 101, 33065, Coral Springs, Florida, U.S.A., senza indebiti ritardi e in ogni caso entro 14 giorni dal giorno in cui hai comunicato il tuo recesso dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione del bene diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica in caso di:
Modulo di recesso tipo
(Compilare e restituire il presente modulo solo se si desidera recedere dal contratto)
Destinatario: (Rarewaves USA, 10100 W Sample Rd, Ste 101, 33065, Coral Springs, Florida, U.S.A.)
Con la presente io/noi (*) notifichiamo il recesso dal mio/nostro (*) contratto di vendita dei seguenti beni/servizi (*)
Ordinato il (*) /ricevuto il (*)
Nome del/dei consumatore(i)
Indirizzo del/dei consumatore(i)
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Data
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