

O'Reilly Media Высокая производительность Spark: лучшие практики масштабирования и оптимизации Apache Spark для инженеров и учёных

Apache Spark удивителен, когда всё работает как нужно. Если вы не увидели ожидаемых улучшений производительности или всё еще не уверены в использовании Spark в продакшене, эта практическая книга для вас.
Авторы Холдэн Карау, Ади Палак и Рэйчел Уоррен раскроют вам секреты кода Spark и продемонстрируют оптимизации производительности, которые помогут вашим дата-пайплайнам работать быстрее, масштабироваться на более крупные наборы данных и избегать дорогостоящих антипаттернов.
Вторая редакция High Performance Spark предлагает новые случаи использования, примеры кода и лучшие практики для Spark 4.x и новее, что делает её идеальной для инженеров данных, программистов, учёных данных и администраторов систем.
С этой книгой вы узнаете, как:
- Ускорить ваши ML-работы с интеграциями, включая PyTorch
- Контролировать ключевую нерегулярность и использовать новое динамическое разделение Spark
- Сделать ваш код надежным с помощью масштабируемых тестов и методов проверки
- Поднять производительность Spark
- Развернуть Spark на Kubernetes и подобных средах
- Воспользоваться ускорением GPU с RAPIDS и профилями ресурсов
- Сделать ваши задания Spark быстрее
- Использовать Spark для продакшна проектов в области exploratory data science
- Работать с ещё большими наборами данных при помощи Spark
- Получать более быстрые инсайты, сокращая время выполнения пайплайнов
https://usmall.ru/image/000/00/00/dc68d0bdd122ab6966cd61e64e575d7c.jpeg
O'Reilly Media
Высокая производительность Spark: лучшие практики масштабирования и оптимизации Apache Spark для инженеров и учёных
7 370 ₽




















































































































































































































































































































































































































