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D�tails bibliographiques

Titre: Data Algorithms with Spark: Recipes and Design Patterns for Scaling Up using PySpark
�diteur: O'Reilly Media (edition 1)
Date de parution: 2022
Langue: anglais
ISBN � 10 chiffres: 1492082384
ISBN � 13 chiffres: 9781492082385
Reliure: Paperback
�dition: 1.
�tat de l'article: Very Good

A propos de ce titre

Synopsis

Apache Spark's speed, ease of use, sophisticated analytics, and multilanguage support makes practical knowledge of this cluster-computing framework a required skill for data engineers and data scientists. With this hands-on guide, anyone looking for an introduction to Spark will learn practical algorithms and examples using PySpark.

In each chapter, author Mahmoud Parsian shows you how to solve a data problem with a set of Spark transformations and algorithms. You'll learn how to tackle problems involving ETL, design patterns, machine learning algorithms, data partitioning, and genomics analysis. Each detailed recipe includes PySpark algorithms using the PySpark driver and shell script.

With this book, you will:

Learn how to select Spark transformations for optimized solutions
Explore powerful transformations and reductions including reduceByKey(), combineByKey(), and mapPartitions()
Understand data partitioning for optimized queries
Build and apply a model using PySpark design patterns
Apply motif-finding algorithms to graph data
Analyze graph data by using the GraphFrames API
Apply PySpark algorithms to clinical and genomics data
Learn how to use and apply feature engineering in ML algorithms
Understand and use practical and pragmatic data design patterns

� propos de l?auteur

Mahmoud Parsian, Ph.D. in Computer Science, is a practicing software professional with 30 years of experience as a developer, designer, architect, and author. For the past 15 years, he has been involved in Java server-side, databases, MapReduce, Spark, PySpark, and distributed computing. Dr. Parsian currently leads Illumina's Big Data team, which is focused on large-scale genome analytics and distributed computing by using Spark and PySpark. He leads and develops scalable regression algorithms; DNA sequencing pipelines using Java, MapReduce, PySpark, Spark, and open source tools. He is the author of the following books: Data Algorithms (O'Reilly, 2015), PySpark Algorithms (Amazon.com, 2019), JDBC Recipes (Apress, 2005), JDBC Metadata Recipes (Apress, 2006). Also, Dr. Parsian is an Adjunct Professor at Santa Clara University, teaching Big Data Modeling and Analytics and Machine Learning to MSIS program utilizing Spark, PySpark, Python, and scikit-learn.

Les informations fournies dans la section � A propos du livre � peuvent faire r�f�rence � une autre �dition de ce titre.

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Pour exercer le droit de r?tractation, vous devez nous BooksRun, 1733 Sheepshead Bay rd., Ste 29, 11235, Brooklyn, New York, U.S.A., 1 866-249-9769, notifier votre d?cision de r?tractation du pr?sent contrat au moyen d'une d?claration d?nu?e d'ambigu?t? (par exemple, lettre envoy?e par la poste, t?l?copie ou courrier ?lectronique). Vous pouvez utiliser le mod?le de formulaire de r?tractation mais ce n'est pas obligatoire. Vous pouvez ?galement remplir et transmettre une d?claration claire ? cette fin sur notre site internet ? ?Vos commandes? dans ?Votre compte?. Si vous utilisez cette option, nous vous enverrons sans d?lai un accus? de r?ception de la r?tractation sur un support durable (par exemple, par courriel).

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