Big data processing using di mittal (30 risultati)
Lingua: Inglese
Editore: Singapore, Springer., 2019
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Big Data Processing Using Spark in Cloud
Mittal, Mamta (EDT); Balas, Valentina E. (EDT); Goyal, Lalit Mohan (EDT); Kumar, Raghvendra (EDT)
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2018
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Editore: Springer, 2018
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Editore: Springer, 2018
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Big Data Processing Using Spark in Cloud
Mittal, Mamta (EDT); Balas, Valentina E. (EDT); Goyal, Lalit Mohan (EDT); Kumar, Raghvendra (EDT)
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2018
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Big Data Processing Using Spark in Cloud
Mittal, Mamta (EDT); Balas, Valentina E. (EDT); Goyal, Lalit Mohan (EDT); Kumar, Raghvendra (EDT)
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2018
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Editore: Springer, 2018
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Editore: Springer, 2018
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Big Data Processing Using Spark in Cloud
Mittal, Mamta (EDT); Balas, Valentina E. (EDT); Goyal, Lalit Mohan (EDT); Kumar, Raghvendra (EDT)
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2018
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Editore: Springer, 2018
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Condizione: New. pp. XIII, 264 89 illus., 62 illus. in color. 2019th edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Editore: Springer-Verlag New York Inc, 2018
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Editore: SPRINGER NP, 2019
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Editore: Springer, 2018
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Editore: Springer, 2018
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Big Data Processing Using Spark in Cloud | Mamta Mittal (u. a.) | Taschenbuch | Studies in Big Data | xiii | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9789811344480 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbie…ter: preigu.
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Editore: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2018
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Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The book describes the emergence of big data technologies and the role of Spark in the entire big data stack. It compares Spark and Hadoop and identifies the shortcomings of Hadoop that have been overcome by Spark. The book mainly focuses on the in-depth… architecture of Spark and our understanding of Spark RDDs and how RDD complements big data's immutable nature, and solves it with lazy evaluation, cacheable and type inference. It also addresses advanced topics in Spark, starting with the basics of Scala and the core Spark framework, and exploring Spark data frames, machine learning using Mllib, graph analytics using Graph X and real-time processing with Apache Kafka, AWS Kenisis, and Azure Event Hub. It then goes on to investigate Spark using PySpark and R. Focusing on the current big data stack, the book examines the interaction with current big data tools, with Spark being the core processing layer for all types of data.The book is intended for data engineers and scientistsworking on massive datasets and big data technologies in the cloud. In addition to industry professionals, it is helpful for aspiring data processing professionals and students working in big data processing and cloud computing environments.
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Editore: Springer, Springer, 2018
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The book describes the emergence of big data technologies and the role of Spark in the entire big data stack. It compares Spark and Hadoop and identifies the shortcomings of Hadoop that have been overcome by Spark. The book mainly focuses on the i…n-depth architecture of Spark and our understanding of Spark RDDs and how RDD complements big data's immutable nature, and solves it with lazy evaluation, cacheable and type inference. It also addresses advanced topics in Spark, starting with the basics of Scala and the core Spark framework, and exploring Spark data frames, machine learning using Mllib, graph analytics using Graph X and real-time processing with Apache Kafka, AWS Kenisis, and Azure Event Hub. It then goes on to investigate Spark using PySpark and R. Focusing on the current big data stack, the book examines the interaction with current big data tools, with Spark being the core processing layer for all types of data.The book is intended for data engineers and scientistsworking on massive datasets and big data technologies in the cloud. In addition to industry professionals, it is helpful for aspiring data processing professionals and students working in big data processing and cloud computing environments.
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Editore: Springer, 2018
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Da: Mispah books, Redhill, SURRE, Regno UnitoMispah books
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Editore: Springer, 2018
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Editore: Springer Nature Singapore Dez 2018, 2018
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Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The book describes the emergence of big data technologies and the role of Spark in the entire big data stack. It compares Spark and Hadoop and identifies the shortcomings of Hadoop that have been overcome by Spark. The book mainly…focuses on the in-depth architecture of Spark and our understanding of Spark RDDs and how RDD complements big data's immutable nature, and solves it with lazy evaluation, cacheable and type inference. It also addresses advanced topics in Spark, starting with the basics of Scala and the core Spark framework, and exploring Spark data frames, machine learning using Mllib, graph analytics using Graph X and real-time processing with Apache Kafka, AWS Kenisis, and Azure Event Hub. It then goes on to investigate Spark using PySpark and R. Focusing on the current big data stack, the book examines the interaction with current big data tools, with Spark being the core processing layer for all types of data.The book is intended for data engineers and scientists working on massive datasets and big data technologies in the cloud. In addition to industry professionals, it is helpful for aspiring data processing professionals and students working in big data processing and cloud computing environments. 280 pp. Englisch.
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Editore: Springer Nature Singapore Jun 2018, 2018
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Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The book describes the emergence of big data technologies and the role of Spark in the entire big data stack. It compares Spark and Hadoop and identifies the shortcomings of Hadoop that have been overcome by Spark. The book mainly focuses… on the in-depth architecture of Spark and our understanding of Spark RDDs and how RDD complements big data's immutable nature, and solves it with lazy evaluation, cacheable and type inference. It also addresses advanced topics in Spark, starting with the basics of Scala and the core Spark framework, and exploring Spark data frames, machine learning using Mllib, graph analytics using Graph X and real-time processing with Apache Kafka, AWS Kenisis, and Azure Event Hub. It then goes on to investigate Spark using PySpark and R. Focusing on the current big data stack, the book examines the interaction with current big data tools, with Spark being the core processing layer for all types of data.The book is intended for data engineers and scientists working on massive datasets and big data technologies in the cloud. In addition to industry professionals, it is helpful for aspiring data processing professionals and students working in big data processing and cloud computing environments. 280 pp. Englisch.
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2018
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Da: Majestic Books, Hounslow, Regno UnitoMajestic Books
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EUR 7,59 spedizioneSpedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Condizione: New. Print on Demand pp. 264.
Big Data Processing Using Spark in Cloud
Mittal, Mamta|Balas, Valentina E.|Goyal, Lalit Mohan|Kumar, Raghvendra
Lingua: Inglese
Editore: Springer Singapore, 2018
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Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
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Gebunden. Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Describes the current landscape of big data processing and analysis in the cloudDefines the underlying concepts of available analytical tools and techniquesCovers the complete data science workflow in the c…loud.
Big Data Processing Using Spark in Cloud
Mittal, Mamta|Balas, Valentina E.|Goyal, Lalit Mohan|Kumar, Raghvendra
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Editore: Springer Singapore, 2018
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Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2018
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Da: Biblios, frankfurt am main, HESSE, GermaniaBiblios
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Editore: Springer, 2018
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Da: Majestic Books, Hounslow, Regno UnitoMajestic Books
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Condizione: New. Print on Demand pp. XIII, 264 89 illus., 62 illus. in color.
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2018
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Da: Biblios, frankfurt am main, HESSE, GermaniaBiblios
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Condizione: New. PRINT ON DEMAND pp. XIII, 264 89 illus., 62 illus. in color.
Lingua: Inglese
Editore: Springer, Springer Dez 2018, 2018
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Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The book describes the emergence of big data technologies and the role of Spark in the entire big data stack. It compares Spark and Hadoop and identifies the shortcomings of Hadoop that have been overcome by Spark. The book mainly focu…ses on the in-depth architecture of Spark and our understanding of Spark RDDs and how RDD complements big datäs immutable nature, and solves it with lazy evaluation, cacheable and type inference. It also addresses advanced topics in Spark, starting with the basics of Scala and the core Spark framework, and exploring Spark data frames, machine learning using Mllib, graph analytics using Graph X and real-time processing with Apache Kafka, AWS Kenisis, and Azure Event Hub. It then goes on to investigate Spark using PySpark and R. Focusing on the current big data stack, the book examines the interaction with current big data tools, with Spark being the core processing layer for all types of data.The book is intended for data engineers and scientistsworking on massive datasets and big data technologies in the cloud. In addition to industry professionals, it is helpful for aspiring data processing professionals and students working in big data processing and cloud computing environments.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 280 pp. Englisch.
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