Обработка больших данных с Apache Spark
A

Обработка больших данных с Apache Spark

Data Science
Apache Spark big data processing distributed computing machine learning ETL pipelines Spark SQL data engineering
Автор
Н. А. Бутаков, М. В. Петров, Д. Насонов
Издательство
Университет ИТМО
Год
2019
Язык
Русский
31
Оцените книгу

Чтобы читать книгу, войдите / зарегистрируйтесь

Ознакомительный фрагмент

Похожие книги

Spark в действии. С примерами на Java, Python и Scala

Spark в действии. С примерами на Java, Python и Scala

Жан-Жорж Перрен

Эффективный Spark. Масштабирование и оптимизация

Эффективный Spark. Масштабирование и оптимизация

Холден Карау, Рейчел Уоррен

Графовые алгоритмы. Практическая реализация на платформах Apache Spark и Neo4j

Графовые алгоритмы. Практическая реализация на платформах Apache Spark и Neo4j

Марк Нидхем, Эми Ходлер

Конвейеры данных. Карманный справочник

Конвейеры данных. Карманный справочник

Джеймс Денсмор

Потоковые базы данных. Объединение пакетной и потоковой обработки

Потоковые базы данных. Объединение пакетной и потоковой обработки

Хьюберт Дюлей, Ральф М. Дебусманн

Работа с BigData в облаках. Обработка и хранение данных с примерами из Microsoft Azure

Работа с BigData в облаках. Обработка и хранение данных с примерами из Microsoft Azure

Сенько А.

Spark для профессионалов: современные паттерны обработки больших данных

Spark для профессионалов: современные паттерны обработки больших данных

Сэнди Риза, Ури Лезерсон, Шон Оуэн, Джош Уиллс

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: Практические решения от предобработки до глубокого обучения

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: Практические решения от предобработки до глубокого обучения

Кайл Галлатин, Крис Элбон

Большие данные. Современные фреймворки и разработка приложений

Большие данные. Современные фреймворки и разработка приложений

Доминико Талия, Паоло Трунфио, Фабрицио Мароццо, Лорис Белькастро, Риккардо Кантини, Алессио Орсино

Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных

Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных

Ын Анналин, Су Кеннет