Learning Apache Spark 2
Lingua: inglese
Editore: Packt Publishing Limited, GB, 2023
- Brossura
- Nuovo

Da: Rarewaves.com USA, London, London, Regno UnitoRarewaves.com USA
Venditore AbeBooks dal 11 giugno 2025
Condizione: Nuovo
EUR 63,30
Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloDescrizione dell’articolo da parte del venditore
Learn about the fastest-growing open source project in the world, and find out how it revolutionizes big data analyticsAbout This Book. Exclusive guide that covers how to get up and running with fast data processing using Apache Spark. Explore and exploit various possibilities with Apache Spark using real-world use cases in this book. Want to perform efficient data processing at real time? This book will be your one-stop solution.Who This Book Is ForThis guide appeals to big data engineers, analysts, architects, software engineers, even technical managers who need to perform efficient data processing on Hadoop at real time. Basic familiarity with Java or Scala will be helpful.The assumption is that readers will be from a mixed background, but would be typically people with background in engineering/data science with no prior Spark experience and want to understand how Spark can help them on their analytics journey.What You Will Learn. Get an overview of big data analytics and its importance for organizations and data professionals. Delve into Spark to see how it is different from existing processing platforms. Understand the intricacies of various file formats, and how to process them with Apache Spark. Realize how to deploy Spark with YARN, MESOS or a Stand-alone cluster manager. Learn the concepts of Spark SQL, SchemaRDD, Caching and working with Hive and Parquet file formats. Understand the architecture of Spark MLLib while discussing some of the off-the-shelf algorithms that come with Spark. Introduce yourself to the deployment and usage of SparkR. Walk through the importance of Graph computation and the graph processing systems available in the market. Check the real world example of Spark by building a recommendation engine with Spark using ALS. Use a Telco data set, to predict customer churn using Random Forests.In DetailSpark juggernaut keeps on rolling and getting more and more momentum each day. Spark provides key capabilities in the form of Spark SQL, Spark Streaming, Spark ML and Graph X all accessible via Java, Scala, Python and R. Deploying the key capabilities is crucial whether it is on a Standalone framework or as a part of existing Hadoop installation and configuring with Yarn and Mesos.The next part of the journey after installation is using key components, APIs, Clustering, machine learning APIs, data pipelines, parallel programming. It is important to understand why each framework component is key, how widely it is being used, its stability and pertinent use cases.Once we understand the individual components, we will take a couple of real life advanced analytics examples such as 'Building a Recommendation system', 'Predicting customer churn' and so on.The objective of these real life examples is to give the reader confidence of using Spark for real-world problems.Style and approachWith the help of practical examples and real-world use cases, this guide will take you from scratch to building efficient data applications us.…
Codice articolo LU-9781785885136
- Titolo
- Learning Apache Spark 2
- Autore
- Muhammad Asif Abbasi
- Editore
- Packt Publishing Limited, GB
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Digital
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1785885138
- ISBN 13
- 9781785885136
Key Features
- Exclusive guide that covers how to get up and running with fast data processing using Apache Spark
- Explore and exploit various possibilities with Apache Spark using real-world use cases in this book
- Want to perform efficient data processing at real time? This book will be your one-stop solution.
Book Description
Spark juggernaut keeps on rolling and getting more and more momentum each day. Spark provides key capabilities in the form of Spark SQL, Spark Streaming, Spark ML and Graph X all accessible via Java, Scala, Python and R. Deploying the key capabilities is crucial whether it is on a Standalone framework or as a part of existing Hadoop installation and configuring with Yarn and Mesos.
The next part of the journey after installation is using key components, APIs, Clustering, machine learning APIs, data pipelines, parallel programming. It is important to understand why each framework component is key, how widely it is being used, its stability and pertinent use cases.
Once we understand the individual components, we will take a couple of real life advanced analytics examples such as ‘Building a Recommendation system', ‘Predicting customer churn' and so on.
The objective of these real life examples is to give the reader confidence of using Spark for real-world problems.
What you will learn
- Get an overview of big data analytics and its importance for organizations and data professionals
- Delve into Spark to see how it is different from existing processing platforms
- Understand the intricacies of various file formats, and how to process them with Apache Spark.
- Realize how to deploy Spark with YARN, MESOS
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
L'autore
Asif Abbasi has worked in the industry for over 15 years, in a variety of roles starting from engineering solutions to selling solutions and everything in between. Asif is currently working with SAS a Market Leader in Analytic Solutions as a Principal Business Solutions Manager for the Global Technologies Practice.
Based out of London, Asif has vast experience in consulting for major organizations & industries across the globe, and running proof-of-concepts across various industries including but not limited to Telecommunications, Manufacturing, Retail, Finance, Services, Utilities and Government.
Asif has presented at various conferences and delivered workshops on topics such as Big Data, Hadoop, Teradata, and Analytics using Aster on Teradata and Hadoop. Asif is a Oracle Certified Java EE 5 Enterprise Architect, Teradata Certified Master, PMP, Hortonworks Hadoop Certified developer and Administrator. Asif also holds a Masters degree in Computer Science and Business Administration.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Rarewaves.com USA
London, London, Regno Unito
Venditore AbeBooks dal 11 giugno 2025
Tariffe di spedizione da Regno Unito a U.S.A.
| Articolo | Da 9 a 14 giorni lavorativi | Da 9 a 14 giorni lavorativi |
|---|---|---|
| Primo articolo | EUR 0,00 | EUR 0,00 |
Metodi di pagamento
Informazioni sull’azienda del venditore
RAREWAVES.COM LIMITED
Elsley Court, 20-22 Great Titchfield Street
London, Regno Unito W1W 8BE
Diritto di recesso
Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.
Informazioni sul diritto di recesso
Diritto legale di recesso
Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a Rarewaves.com USA, Unit 144 The Lightbox, 111 Power Road, W4 5PY, London, London, United Kingdom, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere 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 diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
- La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.
Condizioni di spedizione
Please note that we do not offer Priority shipping to any country.
We currently do not ship to the below countries:
Russia
Belarus
Ukraine
Please do not attempt to place orders with any of these countries as a ship to address - they will be cancelled.