Big data processing using von mittal (8 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Singapore, Springer., 2019
Serie: Studies in Big Data, Buch 37 von 95. Buch 37 von 95 - Studies in Big Data
- Hardcover
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xiii, 264 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Sprache: Englisch.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
Serie: Studies in Big Data, Buch 37 von 95. Buch 37 von 95 - Studies in Big Data
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
Serie: Studies in Big Data, Buch 37 von 95. Buch 37 von 95 - Studies in Big Data
- Softcover
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Weitere BilderSprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
Serie: Studies in Big Data, Buch 37 von 95. Buch 37 von 95 - Studies in Big Data
- Softcover
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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
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2018
Serie: Studies in Big Data, Buch 37 von 95. Buch 37 von 95 - Studies in Big Data
- Hardcover
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
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Hardcover. Zustand: Brand New. 264 pages. 9.25x6.25x0.75 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
Serie: Studies in Big Data, Buch 37 von 95. Buch 37 von 95 - Studies in Big Data
- Softcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2018
Serie: Studies in Big Data, Buch 37 von 95. Buch 37 von 95 - Studies in Big Data
- Hardcover
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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
Serie: Studies in Big Data, Buch 37 von 95. Buch 37 von 95 - Studies in Big Data
- Softcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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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.
