Big data processing using von mittal (30 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Singapore, Springer., 2019
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Big Data Processing Using Spark in Cloud
Mittal, Mamta (EDT); Balas, Valentina E. (EDT); Goyal, Lalit Mohan (EDT); Kumar, Raghvendra (EDT)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
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Big Data Processing Using Spark in Cloud
Mittal, Mamta (EDT); Balas, Valentina E. (EDT); Goyal, Lalit Mohan (EDT); Kumar, Raghvendra (EDT)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
- Hardcover
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Big Data Processing Using Spark in Cloud
Mittal, Mamta (EDT); Balas, Valentina E. (EDT); Goyal, Lalit Mohan (EDT); Kumar, Raghvendra (EDT)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
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Verlag: Springer, 2018
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Verlag: Springer, 2018
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Big Data Processing Using Spark in Cloud
Mittal, Mamta (EDT); Balas, Valentina E. (EDT); Goyal, Lalit Mohan (EDT); Kumar, Raghvendra (EDT)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
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Verlag: Springer, 2018
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Big Data Processing Using Spark in Cloud | Mamta Mittal (u. a.) | Taschenbuch | Studies in Big Data | xiii | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9789811344480 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter…: preigu.
Sprache: Englisch
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The book describes the emergence of big data technologies and the role of Spark in the entire big data stack. It compares Spark and Hadoop and identifies the shortcomings of Hadoop that have been overcome by Spark. The book mainly focuses on the in-depth ar…chitecture of Spark and our understanding of Spark RDDs and how RDD complements big data's immutable nature, and solves it with lazy evaluation, cacheable and type inference. It also addresses advanced topics in Spark, starting with the basics of Scala and the core Spark framework, and exploring Spark data frames, machine learning using Mllib, graph analytics using Graph X and real-time processing with Apache Kafka, AWS Kenisis, and Azure Event Hub. It then goes on to investigate Spark using PySpark and R. Focusing on the current big data stack, the book examines the interaction with current big data tools, with Spark being the core processing layer for all types of data.The book is intended for data engineers and scientistsworking on massive datasets and big data technologies in the cloud. In addition to industry professionals, it is helpful for aspiring data processing professionals and students working in big data processing and cloud computing environments.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer, 2018
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The book describes the emergence of big data technologies and the role of Spark in the entire big data stack. It compares Spark and Hadoop and identifies the shortcomings of Hadoop that have been overcome by Spark. The book mainly focuses on the in-d…epth architecture of Spark and our understanding of Spark RDDs and how RDD complements big data's immutable nature, and solves it with lazy evaluation, cacheable and type inference. It also addresses advanced topics in Spark, starting with the basics of Scala and the core Spark framework, and exploring Spark data frames, machine learning using Mllib, graph analytics using Graph X and real-time processing with Apache Kafka, AWS Kenisis, and Azure Event Hub. It then goes on to investigate Spark using PySpark and R. Focusing on the current big data stack, the book examines the interaction with current big data tools, with Spark being the core processing layer for all types of data.The book is intended for data engineers and scientistsworking on massive datasets and big data technologies in the cloud. In addition to industry professionals, it is helpful for aspiring data processing professionals and students working in big data processing and cloud computing environments.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
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Verlag: Springer Nature Singapore Dez 2018, 2018
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The book describes the emergence of big data technologies and the role of Spark in the entire big data stack. It compares Spark and Hadoop and identifies the shortcomings of Hadoop that have been overcome by Spark. The book mainly foc…uses on the in-depth architecture of Spark and our understanding of Spark RDDs and how RDD complements big data's immutable nature, and solves it with lazy evaluation, cacheable and type inference. It also addresses advanced topics in Spark, starting with the basics of Scala and the core Spark framework, and exploring Spark data frames, machine learning using Mllib, graph analytics using Graph X and real-time processing with Apache Kafka, AWS Kenisis, and Azure Event Hub. It then goes on to investigate Spark using PySpark and R. Focusing on the current big data stack, the book examines the interaction with current big data tools, with Spark being the core processing layer for all types of data.The book is intended for data engineers and scientists working on massive datasets and big data technologies in the cloud. In addition to industry professionals, it is helpful for aspiring data processing professionals and students working in big data processing and cloud computing environments. 280 pp. Englisch.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Nature Singapore Jun 2018, 2018
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The book describes the emergence of big data technologies and the role of Spark in the entire big data stack. It compares Spark and Hadoop and identifies the shortcomings of Hadoop that have been overcome by Spark. The book mainly focuses on… the in-depth architecture of Spark and our understanding of Spark RDDs and how RDD complements big data's immutable nature, and solves it with lazy evaluation, cacheable and type inference. It also addresses advanced topics in Spark, starting with the basics of Scala and the core Spark framework, and exploring Spark data frames, machine learning using Mllib, graph analytics using Graph X and real-time processing with Apache Kafka, AWS Kenisis, and Azure Event Hub. It then goes on to investigate Spark using PySpark and R. Focusing on the current big data stack, the book examines the interaction with current big data tools, with Spark being the core processing layer for all types of data.The book is intended for data engineers and scientists working on massive datasets and big data technologies in the cloud. In addition to industry professionals, it is helpful for aspiring data processing professionals and students working in big data processing and cloud computing environments. 280 pp. Englisch.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
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Big Data Processing Using Spark in Cloud
Mittal, Mamta|Balas, Valentina E.|Goyal, Lalit Mohan|Kumar, Raghvendra
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Singapore, 2018
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Gebunden. Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Describes the current landscape of big data processing and analysis in the cloudDefines the underlying concepts of available analytical tools and techniquesCovers the complete data science workflow in the clou…d.
Big Data Processing Using Spark in Cloud
Mittal, Mamta|Balas, Valentina E.|Goyal, Lalit Mohan|Kumar, Raghvendra
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Verlag: Springer Singapore, 2018
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
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Verlag: Springer, 2018
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer Dez 2018, 2018
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The book describes the emergence of big data technologies and the role of Spark in the entire big data stack. It compares Spark and Hadoop and identifies the shortcomings of Hadoop that have been overcome by Spark. The book mainly focuses… on the in-depth architecture of Spark and our understanding of Spark RDDs and how RDD complements big datäs immutable nature, and solves it with lazy evaluation, cacheable and type inference. It also addresses advanced topics in Spark, starting with the basics of Scala and the core Spark framework, and exploring Spark data frames, machine learning using Mllib, graph analytics using Graph X and real-time processing with Apache Kafka, AWS Kenisis, and Azure Event Hub. It then goes on to investigate Spark using PySpark and R. Focusing on the current big data stack, the book examines the interaction with current big data tools, with Spark being the core processing layer for all types of data.The book is intended for data engineers and scientistsworking on massive datasets and big data technologies in the cloud. In addition to industry professionals, it is helpful for aspiring data processing professionals and students working in big data processing and cloud computing environments.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 280 pp. Englisch.
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Verlag: Springer, Springer Jun 2018, 2018
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