Szikra: The Definitive Guide: Big Data Processing Made Simple

Olvasói vélemények

Az Apache Sparkról szóló könyv (elsősorban a PySparkra összpontosítva) vegyes kritikákat kapott, kiemelve a gyakorlatias megközelítést, a részletes magyarázatokat és a Scala és Python nyelven írt kiterjedt példákat. Ugyanakkor kritikával is szembesül a szervezés, a kód pontossága és a bizonyos eszközökön való olvasás során felmerülő formázási problémák miatt.

⬤ Kézzelfogható tanulási megközelítés
⬤ átfogó lefedettség a Spark fogalmaival
⬤ részletes kódpéldák Scala és Python nyelven
⬤ ML részeket is tartalmaz
⬤ szervezett anyag a Spark architektúra megértéséhez
⬤ jó más programozási nyelvekről áttérő tanulóknak
⬤ hasznos egyetlen forrásként a Spark termelésben való használatához.

⬤ Néhány kódpélda hibás vagy módosításra szorul
⬤ a szervezés szaggatott lehet
⬤ formázási problémák a digitális platformokon (pl. Kindle)
⬤ az oldalak rossz nyomtatási minőséget mutathatnak
⬤ egyesek szerint ismétlődő
⬤ nem biztos, hogy minden olvasó számára azonnal hasznosítható tudást nyújt.

(71 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Spark: The Definitive Guide: Big Data Processing Made Simple

Könyv tartalma:

Ismerje meg az Apache Spark használatát, telepítését és karbantartását ebből az átfogó útmutatóból, amelyet a nyílt forráskódú fürtszámítási keretrendszer alkotói írtak. A Spark 2 fejlesztései és új funkciói kerülnek előtérbe. 0-ra, a szerzők, Bill Chambers és Matei Zaharia a Spark témáit különálló részekre bontják, amelyek mindegyike egyedi célokat szolgál.

Megismerkedhetünk a Spark strukturált API-inak alapvető műveleteivel és általános funkcióival, valamint a Structured Streaminggel, egy új, magas szintű API-val, amellyel végponttól végpontig streaming alkalmazásokat építhetünk. A fejlesztők és rendszergazdák megtanulják a Spark felügyeletének, hangolásának és hibakeresésének alapjait, és felfedezik a gépi tanulási technikákat és forgatókönyveket az MLlib, a Spark skálázható gépi tanulási könyvtárának alkalmazásához.

⬤ Könnyed áttekintést kap a nagy adatokról és a Sparkról.

⬤ Megtanulja a DataFrames, SQL és Datasets - a Spark alapvető API-it - a kidolgozott példákon keresztül.

⬤ Merüljön bele a Spark alacsony szintű API-iba, az RDD-kbe, valamint az SQL és a DataFrames futtatásába.

⬤ Megtanulja, hogyan fut a Spark egy fürtön.

⬤ Hibakeresés, monitorozás és a Spark fürtök és alkalmazások hangolása.

⬤ Tanulja meg a Spark Structured Streaming és az MLlib erejét a gépi tanulási feladatokhoz.

⬤ Felfedezze a szélesebb Spark ökoszisztémát, beleértve a SparkR-t és a grafikonelemzést.

⬤ Vizsgálja meg a Spark telepítését, beleértve a Spark a felhőben történő alkalmazását.