Learn Apache Spark: Build Scalable Pipelines with PySpark and Optimization
Sprache: Englisch
Verlag: Independently published, 2025
- Softcover
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- Titel
- Learn Apache Spark: Build Scalable Pipelines with PySpark and Optimization
- Autor
- Smart Tech Content, Studiod21
- Verlag
- Independently published
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Zustand
- New
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-13
- 9798289704603
LEARN APACHE SPARK Build Scalable Pipelines with PySpark and Optimization
This book is designed for students, developers, data engineers, data scientists, and technology professionals who want to master Apache Spark in practice, in corporate environments, public cloud, and modern integrations.
You will learn to build scalable pipelines for large-scale data processing, orchestrating distributed workloads with AWS EMR, Databricks, Azure Synapse, and Google Cloud Dataproc. The content covers integration with Hadoop, Hive, Kafka, SQL, Delta Lake, MongoDB, and Python, as well as advanced techniques in tuning, job optimization, real-time analysis, machine learning with MLlib, and workflow automation.
Includes:
• Implementation of ETL and ELT pipelines with Spark SQL and DataFrames
• Data streaming processing and integration with Kafka and AWS Kinesis
• Optimization of distributed jobs, performance tuning, and use of Spark UI
• Integration of Spark with S3, Data Lake, NoSQL, and relational databases
• Deployment on managed clusters in AWS, Azure, and Google Cloud
• Applied Machine Learning with MLlib, Delta Lake, and Databricks
• Automation of routines, monitoring, and scalability for Big Data
By the end, you will master Apache Spark as a professional solution for data analysis, process automation, and machine learning in complex, high-performance environments.
Content reviewed by A.I. with technical supervision.
apache spark, big data, pipelines, distributed processing, aws emr, databricks, streaming, etl, machine learning, cloud integration Google Data Engineer, AWS Data Analytics, Azure Data Engineer, Big Data Engineer, MLOps, DataOps Professional
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Informationen zum Widerrufsrecht
Gesetzliches Widerrufsrecht
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Die Widerrufsfrist beträgt 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Transporteur ist, die letzte Ware oder den letzten Posten oder das letzte Exemplar in Besitz genommen hat.
Um das Widerrufsrecht auszuüben, füllen Sie auf unserer Website unter „Meine Einkäufe" in „Mein Nutzerkonto" eine eindeutige Erklärung elektronisch aus und senden Sie sie ab. Wir werden Ihnen unverzüglich eine Bestätigung über den Eingang eines solchen Widerrufs auf einem dauerhaften Datenträger (z. B. per E-Mail) übermitteln.
Um die Widerrufsfrist einzuhalten, reicht es aus, dass Sie Ihre Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
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Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, erstatten wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die entstehen, wenn Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene günstigste Standardlieferung gewählt haben).
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