Dataproc Cookbook: Running Spark and Hadoop Workloads in Google Cloud (Paperback or Softback)
Langue : anglais
Edité par O'Reilly Media 7/8/2025, 2025
- Livre broché
- Neuf

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Dataproc Cookbook: Running Spark and Hadoop Workloads in Google Cloud.
N° de réf. du vendeur BBS-9781098157708
- Titre
- Dataproc Cookbook: Running Spark and Hadoop Workloads in Google Cloud (Paperback or Softback)
- Auteur
- Sadineni, Narasimha
- Éditeur
- O'Reilly Media 7/8/2025
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- New
- Type de livre
- Book
- Reliure
- Paperback or Softback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1098157702
- ISBN à 13 chiffres
- 9781098157708
- Poids de l'article
- 1,53 livre
Get up to speed with Dataproc, the fully managed and highly scalable service for running open source big data tools and frameworks, including Hadoop, Spark, Flink, and Presto. This cookbook shows data engineers, data scientists, data analysts, and cloud architects how to use Dataproc, integrated with Google Cloud, for data lake modernization, ETL, and secure data science at a fraction of the cost.
Narasimha Sadineni from Google and former Googler Anu Venkataraman show you how to set up and run Hadoop and Spark jobs on Dataproc. You'll learn how to create Dataproc clusters and run data engineering and data science workloads in long-running, ephemeral, and serverless ways. In the process, you'll gain an understanding of Dataproc, orchestration, logging and monitoring, Spark History Server, and migration patterns.
This cookbook includes hands-on examples for configuring, logging, securing clusters, and migrating from on-prem to Dataproc. You'll learn how to:
- Create Dataproc clusters on Compute Engine and Kubernetes Engine
- Run data science workloads on Dataproc
- Execute Spark jobs on Dataproc Serverless
- Optimize Dataproc clusters to be cost effective and performant
- Monitor Spark jobs in various ways
- Orchestrate various workloads and activities
- Use different methods for migrating data and workloads from existing Hadoop clusters to Dataproc
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Anu Venkataraman is a Senior Program Manager. She previously served as a Data Lake Engineer at Google, accumulating extensive experience in data technologies. Anu assists customers in migrating large-scale distributed systems to the cloud. She finds joy in speaking at universities and contributing technical blogs and videos to the Data community, aiming to expedite customers' journeys to the cloud. Anu played a key role as one of the leads for the Professional Services Tech Talk playlist on the Google Cloud Tech YouTube channel. She holds a Master's degree in Electrical and Computer Engineering from Ryerson University, specializing in Medical Image Processing and Machine Learning.
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