PySpark Cookbook: Over 60 recipes for implementing big data processing and analytics using Apache Spark and Python
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing, 2018
- Livre broché
- Occasion
Vendeur : Gulf Coast Books, Cypress, TX, Etats-UnisGulf Coast Books
Vendeur AbeBooks depuis 27 juin 2017
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- Titre
- PySpark Cookbook: Over 60 recipes for implementing big data processing and analytics using Apache Spark and Python
- Auteur
- Lee, Denny; Drabas, Tomasz
- Éditeur
- Packt Publishing
- Année de publication
- 2018
- État de l'article
- Good
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1788835360
- ISBN à 13 chiffres
- 9781788835367
- Poids de l'article
- 25 onces
- Dimensions
- 9x7x0
Combine the power of Apache Spark and Python to build effective big data applications
Key Features
- Perform effective data processing, machine learning, and analytics using PySpark
- Overcome challenges in developing and deploying Spark solutions using Python
- Explore recipes for efficiently combining Python and Apache Spark to process data
Book Description
Apache Spark is an open source framework for efficient cluster computing with a strong interface for data parallelism and fault tolerance. The PySpark Cookbook presents effective and time-saving recipes for leveraging the power of Python and putting it to use in the Spark ecosystem.
You'll start by learning the Apache Spark architecture and how to set up a Python environment for Spark. You'll then get familiar with the modules available in PySpark and start using them effortlessly. In addition to this, you'll discover how to abstract data with RDDs and DataFrames, and understand the streaming capabilities of PySpark. You'll then move on to using ML and MLlib in order to solve any problems related to the machine learning capabilities of PySpark and use GraphFrames to solve graph-processing problems. Finally, you will explore how to deploy your applications to the cloud using the spark-submit command.
By the end of this book, you will be able to use the Python API for Apache Spark to solve any problems associated with building data-intensive applications.
What you will learn
- Configure a local instance of PySpark in a virtual environment
- Install and configure Jupyter in local and multi-node environments
- Create DataFrames from JSON and a dictionary using pyspark.sql
- Explore regression and clustering models available in the ML module
- Use DataFrames to transform data used for modeling
- Connect to PubNub and perform aggregations on streams
Who This Book Is For
The PySpark Cookbook is for you if you are a Python developer looking for hands-on recipes for using the Apache Spark 2.x ecosystem in the best possible way. A thorough understanding of Python (and some familiarity with Spark) will help you get the best out of the book.
Table of Contents
- Spark installation and configuration
- Abstracting data with RDDs
- Abstracting data with DataFrames
- Preparing data for modeling
- Machine Learning with MLLib
- Machine Learning with ML module
- Structured streaming with PySpark
- GraphFrames - Graph Theory with PySpark
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
Présentation de l'éditeur
Combine the power of Apache Spark and Python to build effective big data applications
Key Features
- Perform effective data processing, machine learning, and analytics using PySpark
- Overcome challenges in developing and deploying Spark solutions using Python
- Explore recipes for efficiently combining Python and Apache Spark to process data
Book Description
Apache Spark is an open source framework for efficient cluster computing with a strong interface for data parallelism and fault tolerance. The PySpark Cookbook presents effective and time-saving recipes for leveraging the power of Python and putting it to use in the Spark ecosystem.
You'll start by learning the Apache Spark architecture and how to set up a Python environment for Spark. You'll then get familiar with the modules available in PySpark and start using them effortlessly. In addition to this, you'll discover how to abstract data with RDDs and DataFrames, and understand the streaming capabilities of PySpark. You'll then move on to using ML and MLlib in order to solve any problems related to the machine learning capabilities of PySpark and use GraphFrames to solve graph-processing problems. Finally, you will explore how to deploy your applications to the cloud using the spark-submit command.
By the end of this book, you will be able to use the Python API for Apache Spark to solve any problems associated with building data-intensive applications.
What you will learn
- Configure a local instance of PySpark in a virtual environment
- Install and configure Jupyter in local and multi-node environments
- Create DataFrames from JSON and a dictionary using pyspark.sql
- Explore regression and clustering models available in the ML module
- Use DataFrames to transform data used for modeling
- Connect to PubNub and perform aggregations on streams
Who This Book Is For
The PySpark Cookbook is for you if you are a Python developer looking for hands-on recipes for using the Apache Spark 2.x ecosystem in the best possible way. A thorough understanding of Python (and some familiarity with Spark) will help you get the best out of the book.
Table of Contents
- Spark installation and configuration
- Abstracting data with RDDs
- Abstracting data with DataFrames
- Preparing data for modeling
- Machine Learning with MLLib
- Machine Learning with ML module
- Structured streaming with PySpark
- GraphFrames - Graph Theory with PySpark
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
Gulf Coast Books
Cypress, TX, Etats-Unis
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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.
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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.
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