In-Memory Analytics with Apache Arrow : Perform fast and efficient data analytics on both flat and hierarchical structured data
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing, 2022
- Livre broché
- Occasion
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Zustand: Gut | Seiten: 392 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Process tabular data and build high-performance query engines on modern CPUs and GPUs using Apache Arrow, a standardized language-independent memory format, for optimal performance Key Features: - Learn about Apache Arrow's data types and interoperability with pandas and Parquet - Work with Apache Arrow Flight RPC, Compute, and Dataset APIs to produce and consume tabular data - Reviewed, contributed, and supported by Dremio, the co-creator of Apache Arrow Book Description: Apache Arrow is designed to accelerate analytics and allow the exchange of data across big data systems easily. In-Memory Analytics with Apache Arrow begins with a quick overview of the Apache Arrow format, before moving on to helping you to understand Arrow's versatility and benefits as you walk through a variety of real-world use cases. You'll cover key tasks such as enhancing data science workflows with Arrow, using Arrow and Apache Parquet with Apache Spark and Jupyter for better performance and hassle-free data translation, as well as working with Perspective, an open source interactive graphical and tabular analysis tool for browsers. As you advance, you'll explore the different data interchange and storage formats and become well-versed with the relationships between Arrow, Parquet, Feather, Protobuf, Flatbuffers, JSON, and CSV. In addition to understanding the basic structure of the Arrow Flight and Flight SQL protocols, you'll learn about Dremio's usage of Apache Arrow to enhance SQL analytics and discover how Arrow can be used in web-based browser apps. Finally, you'll get to grips with the upcoming features of Arrow to help you stay ahead of the curve. By the end of this book, you will have all the building blocks to create useful, efficient, and powerful analytical services and utilities with Apache Arrow. What You Will Learn: - Use Apache Arrow libraries to access data files both locally and in the cloud - Understand the zero-copy elements of the Apache Arrow format - Improve read performance by memory-mapping files with Apache Arrow - Produce or consume Apache Arrow data efficiently using a C API - Use the Apache Arrow Compute APIs to perform complex operations - Create Arrow Flight servers and clients for transferring data quickly - Build the Arrow libraries locally and contribute back to the community Who this book is for: This book is for developers, data analysts, and data scientists looking to explore the capabilities of Apache Arrow from the ground up. This book will also be useful for any engineers who are working on building utilities for data analytics and query engines, or otherwise working with tabular data, regardless of the programming language. Some familiarity with basic concepts of data analysis will help you to get the most out of this book but isn't required. Code examples are provided in the C++, Go, and Python programming languages. Table of Contents - Getting Started with Apache Arrow - Working with Key Arrow Specifications - Data Science with Apache Arrow - Format and Memory Handling - Crossing the Language Barrier with the Arrow C Data API - Leveraging the Arrow Compute APIs - Using the Arrow Datasets API - Exploring Apache Arrow Flight RPC - Powered By Apache Arrow - How to Leave Your Mark on Arrow - Future Development and Plans.…
N° de réf. du vendeur 38978414/3
- Titre
- In-Memory Analytics with Apache Arrow : Perform fast and efficient data analytics on both flat and hierarchical structured data
- Auteur
- Matthew Topol
- Éditeur
- Packt Publishing
- Année de publication
- 2022
- État de l'article
- Gut
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1801071039
- ISBN à 13 chiffres
- 9781801071031
- Catalogues du vendeur
- Bücher
Process tabular data and build high-performance query engines on modern CPUs and GPUs using Apache Arrow, a standardized language-independent memory format, for optimal performance
Key Features
- Learn about Apache Arrow's data types and interoperability with pandas and Parquet
- Work with Apache Arrow Flight RPC, Compute, and Dataset APIs to produce and consume tabular data
- Reviewed, contributed, and supported by Dremio, the co-creator of Apache Arrow
Book Description
Apache Arrow is designed to accelerate analytics and allow the exchange of data across big data systems easily.
In-Memory Analytics with Apache Arrow begins with a quick overview of the Apache Arrow format, before moving on to helping you to understand Arrow’s versatility and benefits as you walk through a variety of real-world use cases. You'll cover key tasks such as enhancing data science workflows with Arrow, using Arrow and Apache Parquet with Apache Spark and Jupyter for better performance and hassle-free data translation, as well as working with Perspective, an open source interactive graphical and tabular analysis tool for browsers. As you advance, you'll explore the different data interchange and storage formats and become well-versed with the relationships between Arrow, Parquet, Feather, Protobuf, Flatbuffers, JSON, and CSV. In addition to understanding the basic structure of the Arrow Flight and Flight SQL protocols, you'll learn about Dremio’s usage of Apache Arrow to enhance SQL analytics and discover how Arrow can be used in web-based browser apps. Finally, you'll get to grips with the upcoming features of Arrow to help you stay ahead of the curve.
By the end of this book, you will have all the building blocks to create useful, efficient, and powerful analytical services and utilities with Apache Arrow.
What you will learn
- Use Apache Arrow libraries to access data files both locally and in the cloud
- Understand the zero-copy elements of the Apache Arrow format
- Improve read performance by memory-mapping files with Apache Arrow
- Produce or consume Apache Arrow data efficiently using a C API
- Use the Apache Arrow Compute APIs to perform complex operations
- Create Arrow Flight servers and clients for transferring data quickly
- Build the Arrow libraries locally and contribute back to the community
Who this book is for
This book is for developers, data analysts, and data scientists looking to explore the capabilities of Apache Arrow from the ground up. This book will also be useful for any engineers who are working on building utilities for data analytics and query engines, or otherwise working with tabular data, regardless of the programming language. Some familiarity with basic concepts of data analysis will help you to get the most out of this book but isn't required. Code examples are provided in the C++, Go, and Python programming languages.
Table of Contents
- Getting Started with Apache Arrow
- Working with Key Arrow Specifications
- Data Science with Apache Arrow
- Format and Memory Handling
- Crossing the Language Barrier with the Arrow C Data API
- Leveraging the Arrow Compute APIs
- Using the Arrow Datasets API
- Exploring Apache Arrow Flight RPC
- Powered By Apache Arrow
- How to Leave Your Mark on Arrow
- Future Development and Plans
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Matthew Topol is an Apache Arrow contributor and a principal software architect at FactSet Research Systems, Inc. Since joining FactSet in 2009, Matt has worked in both infrastructure and application development, led development teams, and architected large-scale distributed systems for processing analytics on financial data. In his spare time, Matt likes to bash his head against a keyboard, develop and run delightfully demented games of fantasy for his victims—er—friends, and share his knowledge with anyone interested enough to listen.
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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.
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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.
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Exceptions au droit de rétractation
Le droit de rétractation ne s'applique pas à ce qui suit :
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