Engineering Big Data Pipelines with Hadoop and Spark: Store, Process, and Analyze Large-Scale Datasets Using Hadoop, Spark, and PySpark
Langue : anglais
Edité par Independently published, 2026
- Livre broché
- Neuf

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N° de réf. du vendeur I-9798192589724
- Titre
- Engineering Big Data Pipelines with Hadoop and Spark: Store, Process, and Analyze Large-Scale Datasets Using Hadoop, Spark, and PySpark
- Auteur
- Westwood, Nathan
- Éditeur
- Independently published
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798192589724
Learn how to build practical big data pipelines with Hadoop, Apache Spark, and PySpark.
As datasets grow beyond the practical limits of a single computer, organizations need reliable ways to store, process, clean, transform, and analyze information at scale. Engineering Big Data Pipelines with Hadoop and Spark provides a practical introduction to the tools and workflows used to solve these problems.
This beginner friendly guide takes you from the foundations of big data and distributed computing to complete processing pipelines using Hadoop, Spark, and Python. You will learn not only what the technologies do, but how their individual components fit together in a repeatable data engineering workflow.
Inside this book, you will learn how to:
- Understand big data, distributed computing, batch processing, and streaming
- Understand the Hadoop ecosystem and how its major components work together
- Work with HDFS for distributed storage
- Understand MapReduce and parallel batch processing
- Use YARN for cluster resource management
- Set up Hadoop, Spark, and PySpark on a practical local environment
- Create and work with PySpark applications
- Understand RDDs, transformations, actions, and Spark execution
- Work with Spark DataFrames for large scale data processing
- Query large datasets using Spark SQL
- Read and clean CSV, JSON, and Parquet datasets
- Transform large datasets using PySpark
- Understand partitions, shuffling, caching, persistence, and broadcast joins
- Read Spark execution plans and use the Spark Web UI for performance analysis
- Process continuously arriving data with Structured Streaming
- Build introductory machine learning workflows using Spark MLlib
- Develop classification and regression models with Spark
- Save and reload machine learning pipelines
- Build and monitor a complete end to end big data processing project
The book emphasizes a practical workflow rather than memorizing commands. You will learn to move data through a complete pipeline: store it, inspect it, clean it, transform it, analyze it, optimize the processing job, and save the results.
Practical examples use familiar business data including sales transactions, customer orders, product records, website logs, incoming events, and customer behavior data. The final project combines the major skills developed throughout the book by moving raw transaction data into HDFS, processing it with PySpark, analyzing it with Spark SQL, optimizing the job, and saving the results as Parquet.
You do not need previous experience with Hadoop, Spark, distributed systems, or data engineering. Basic computer skills are enough to begin, while some familiarity with Python and SQL can be helpful as you progress into PySpark and Spark SQL.
Whether you are a student learning data processing, a Python user working with larger datasets, an analyst exploring distributed computing, a software developer moving into data engineering, or a technical professional preparing to work with Hadoop and Spark, this book provides a structured path from fundamentals to practical implementation.
Build the skills to design, process, optimize, and understand large scale data pipelines with Hadoop, Spark, and PySpark.
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Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
Nous pouvons suspendre le remboursement jusqu'à ce que nous ayons reçu les marchandises ou que vous ayez fourni la preuve que vous avez renvoyé les marchandises, en fonction de la première éventualité.
Vous devez renvoyer les marchandises ou les remettre à California Books, Fort Wayne, Indiana, U.S.A., sans retard injustifié et, en tout état de cause, au plus tard 14 jours à compter du jour où vous nous avez communiqué votre décision de rétractation du présent contrat. Le délai est respecté si vous renvoyez les marchandises avant l'expiration du délai de 14 jours. Vous devrez prendre en charge les frais directs du renvoi des marchandises. Vous n'êtes responsable que de toute diminution de valeur des marchandises résultant d'une manipulation autre que celle nécessaire pour établir la nature, les caractéristiques et le fonctionnement des marchandises.
Exceptions au droit de rétractation
Le droit de rétractation ne s'applique pas à ce qui suit :
- Distribution de journaux, de revues ou de magazines, à l'exception des contrats d'abonnement ; et
- Fourniture d'un contenu numérique qui n'est pas fourni sur un support matériel (par exemple, sur un CD ou un DVD) si vous avez accepté, lors de votre commande, que nous puissions commencer à le livrer et que vous ne puissiez pas exercer votre droit de rétractation une fois la livraison commencée.