關閉 

Spark技術手冊︰輕鬆寫意處理大數據

    ※庫存=1

    結帳去

      

    內容簡介  |   目錄  |   同類推薦   |  購物說明

    內容簡介

    內容簡介:本書是由Spark這個專案的成員所撰寫,詳盡的說明如何使用、部署與維運Apache Spark。本書將帶領您探索Spark結構化API基礎操作、結構化串流,並透過新的高階API建立端到端的串流應用。開發與系統管理人員可由本書學習到如何進行Spark的監控、調校以及除錯,以及如何使用MLlib分散式機器學習函式庫。 .完整說明大數據與Spark .透過實際的範例學習DataFrame、SQL與Dataset等Spark核心API概念 .深入了解Spark低階API、RDD以及DataFrame與SQL的關係 .學習如何在叢集環境運行Spark .針對Spark叢集與應用程式進行除錯、監控與調校 .體會Spark結構化串流處理引擎的威力 .學習MLlib函式庫並將其應用於多種分類或推薦等機器學習專案中 Bill Chambers是Databricks的產品經理,專注於大數據分析並提供企業用戶完整的文件與協作讓客戶藉由Spark與Databricks取得成功。 Matei Zaharia是史丹佛電腦科學系的助理教授以及Databricks的技術長。他於2009在加州柏克萊大學發起Spark專案,同時他也是Apache Mesos專案的共同發起人以及Apache Hadoop的早期貢獻者。 名人推薦 「本書是專業Spark開發人員的必讀指南,提供在其他書上找不到的技巧與訣竅」 —Ion Stoica, Director of the UC Berkeley RISE Lab

    <TOP>

    詳細資料

    EAN / 9789865022990
    頁數 / 608
    裝訂 / 平裝
    級別 / 普
    語言 / 繁體/中文

    <TOP>

    目錄

    章節說明:第一篇 大數據與Spark概覽 第1章 何為Apache Spark? 第2章 Spark 簡介 第3章 Spark 工具組導覽 第二篇 結構化API—DataFrame、SQL與Dataset 第4章 結構化API 概覽 第5章 基礎結構化操作 第6章 操作不同型別的資料 第7章 聚合 第8章 關聯 第9章 資料源 第10章 Spark SQL 第11章 Datasets 第三篇 低階API 第12章 彈性分散式資料集(RDD) 第13章 進階RDD 第14章 分散式共享變數 第四篇 Production Applications 第15章 如何在叢集上運行Spark 第16章 開發Spark 應用程式 第17章 部署Spark 第18章 監控與除錯 第19章 效能調校 第五篇 串流 第20章 串流處理基礎 第21章 結構化串流基礎 第22章 事件時間和狀態處理 第23章 生產級的結構化串流 第六篇 進階分析與機器學習概覽 第24章 進階分析與機器學習概覽 第25章 前處理與特徵工程 第26章 分類 第27章 迴歸 第28章 推薦 第29章 非監督式學習 第30章 圖形分析 第31章 深度學習 第32章 其他特定語言: Python(PySpark) 與R(SparkR 和sparklyr) 第33章 生態系與社群

    <TOP>

    如果你喜歡這商品,那你一定不能錯過...

    <TOP>

    購物說明

    退換貨說明

    如遇欲退換貨之情形,請於收貨日當天起算第7日(含)前以收執聯為憑,將商品與完整包裝(商品、附件、內外包裝、隨貨文件、贈品等)以掛號方式寄回灰熊愛讀書客服部,否則恕不接受退貨。有特殊外包裝之商品,一經拆封(除運送包裝外之一切包裝),恕不接受退貨。
    詳細退換貨須知請參考FAQ

    <TOP>