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PySpark SQL Recipes: With HiveQL, Dataframe and Graphframes - Couverture souple

 
9781484243343: PySpark SQL Recipes: With HiveQL, Dataframe and Graphframes

Synopsis

Carry out data analysis with PySpark SQL, graphframes, and graph data processing using a problem-solution approach. This book provides solutions to problems related to dataframes, data manipulation summarization, and exploratory analysis. You will improve your skills in graph data analysis using graphframes and see how to optimize your PySpark SQL code.
PySpark SQL Recipes starts with recipes on creating dataframes from different types of data source, data aggregation and summarization, and exploratory data analysis using PySpark SQL. You'll also discover how to solve problems in graph analysis using graphframes.
On completing this book, you'll have ready-made code for all your PySpark SQL tasks, including creating dataframes using data from different file formats as well as from SQL or NoSQL databases.
What You Will Learn

  • Understand PySpark SQL and its advanced features
  • Use SQL and HiveQL with PySpark SQL
  • Work with structured streaming
  • Optimize PySpark SQL
  • Master graphframes and graph processing

Who This Book Is ForData scientists, Python programmers, and SQL programmers.


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À propos de l?auteur

Raju Kumar Mishra has strong interests in data science and systems that have the capability of handling large amounts of data and operating complex mathematical models through computational programming. He was inspired to pursue an M. Tech in computational sciences from Indian Institute of Science in Bangalore, India. Raju primarily works in the areas of data science and its different applications. Working as a corporate trainer he has developed unique insights that help him in teaching and explaining complex ideas with ease. Raju is also a data science consultant solving complex industrial problems. He works on programming tools such as R, Python, scikit-learn, Statsmodels, Hadoop, Hive, Pig, Spark, and many others. His venture Walsoul Private Ltd provides training in data science, programming, and big data.
Sundar Rajan Raman is an artificial intelligence practitioner currently working at Bank of America. He holds a Bachelor of Technology degree from the National Institute of Technology, India. Being a seasoned Java and J2EE programmer he has worked on critical applications for companies such as AT&T, Singtel, and Deutsche Bank. He is also a seasoned big data architect. His current focus is on artificial intelligence space including machine learning and deep learning.

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9781484243367: PySpark SQL Recipes: With HiveQL, Dataframe and Graphframes

Edition présentée

ISBN 10 :  1484243366 ISBN 13 :  9781484243367
Editeur : Apress, 2019
Couverture souple

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Mishra
Edité par Apress, 2019
ISBN 10 : 148424334X ISBN 13 : 9781484243343
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Mishra, Raju Kumar; Raman, Sundar Rajan
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Mishra, Raju Kumar
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ISBN 10 : 148424334X ISBN 13 : 9781484243343
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ISBN 10 : 148424334X ISBN 13 : 9781484243343
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Mishra, Raju Kumar
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ISBN 10 : 148424334X ISBN 13 : 9781484243343
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Raju Kumar Mishra|Sundar Rajan Raman
Edité par Apress, 2019
ISBN 10 : 148424334X ISBN 13 : 9781484243343
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Kartoniert / Broschiert. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Explains PySpark SQL and Dataframe in detailInclude IO operation using&nbsp PySpark SQL from&nbsp most frequently used SQL and NoSQL databasesDetail discussion on&nbsp Data Preprocessing&nbsp usin. N° de réf. du vendeur 255224674

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Raju Kumar Mishra
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ISBN 10 : 148424334X ISBN 13 : 9781484243343
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Edité par Apress, 2019
ISBN 10 : 148424334X ISBN 13 : 9781484243343
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni

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Mishra, Raju Kumar
Edité par Apress, 2019
ISBN 10 : 148424334X ISBN 13 : 9781484243343
Ancien ou d'occasion Couverture souple

Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni

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Mishra, Raju Kumar
Edité par Apress, 2019
ISBN 10 : 148424334X ISBN 13 : 9781484243343
Neuf Paperback

Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni

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Paperback. Etat : Brand New. 347 pages. 9.25x6.50x0.50 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur x-148424334X

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