Дата отгрузки на данный момент неизвестна.
Товар закончился у основного поставщика, и, после получения заказа от вас, мы закажем его у других поставщиков. Мы не можем гарантировать выполнение данного заказа, поэтому настоятельно не рекомендуем заказывать данный товар, используя предоплату (банковский перевод и т.п.). Заказ на такой товар действителен в течение 3 недель (если в течение 3 недель товар не придет, заказ будет отменен). Однако, это не означает, что товар нельзя заказать вновь, поскольку в некоторых случаях возможны и более поздние поставки.
Технические характеристики
"Книга "Изучаем Spark" занимает первые позиции в моем списке рекомендаций для тех, кто желает познакомиться с этим популярным фреймворком с целью создания приложений для обработки огромных объемов данных" - Бен Лорика (Ben Lorica), ведущий специалист по работе с данными, O'Reilly Media
Объем обрабатываемых данных во всех областях человеческой деятельности продолжает расти быстрыми темпами. Существуют ли эффективные приемы работы с ним? В этой книге рассказывается об Apache Spark, открытой системе кластерных вычислений, которая позволяет быстро создавать высокопроизводительные программы анализа данных.
C помощью Spark вы сможете манипулировать огромными объемами данных посредством простого API на Python, Java и Scala. Написанная разработчиками Spark, эта книга поможет исследователям данных и программистам быстро включиться в работу. Она расскажет, как организовать параллельное выполнение заданий всего несколькими строчками кода, и охватывает примеры от простых пакетных приложений до программ, осуществляющих обработку потоковых данных и использующих алгоритмы машинного обучения.
С помощью этой книги вы: познакомитесь с особенностями Spark, такими как распределенные наборы данных, кэширование в памяти и интерактивные оболочки; изучите мощные встроенные библиотеки Spark, включая Spark SQL, Spark Streaming и MLlib; научитесь пользоваться единой парадигмой программирования вместо смеси инструментов, таких как Hive, Hadoop, Mahout и Storm; узнаете, как развертывать интерактивные, пакетные и потоковые приложения; исследуете возможности использования разных источников данных, включая HDFS, Hive, JSON и S3; овладеете продвинутыми приемами программирования на основе Spark, такими как разделение данных на разделы и применение совместно используемых переменных.