1

Етап 1

I. Gentle Overview of Big Data and Spark

2

Етап 2

II. Structured APIs—DataFrames, SQL, and Datasets

3

Етап 3

III. Low-Level APIs

4

Етап 4

IV. Production Applications

5

Етап 5

V. Streaming

6

Етап 6

VI. Advanced Analytics and Machine Learning

7

Етап 7

VII. Ecosystem

1

Етап 1

I. Gentle Overview of Big Data and Spark

2

Етап 2

II. Structured APIs—DataFrames, SQL, and Datasets

3

Етап 3

III. Low-Level APIs

4

Етап 4

IV. Production Applications

5

Етап 5

V. Streaming

6

Етап 6

VI. Advanced Analytics and Machine Learning

7

Етап 7

VII. Ecosystem

07 червня 2020

Мета закинута

Автор не відписував в цілі 4 року 12 днів

Техніка і Технології

Spark: The Definitive Guide

Работаю в команде поддержки проекта, написанного много лет назад при помощи Hadoop. Много чего узнал за это время, но пришло час двигаться дальше. Моя основная цель - поставить этот проект на рельсы Spark.

Это книга будет отправной точкой в повышении своей компетенции.

 Критерій завершення

Проработать книгу Spark: The Definitive Guide.

  1. I. Gentle Overview of Big Data and Spark

    1. What Is Apache Spark?

    2. A Gentle Introduction to Spark

    3. A Tour of Spark’s Toolset

  2. II. Structured APIs—DataFrames, SQL, and Datasets

    1. Structured API Overview

    2. Basic Structured Operations

    3. Working with Different Types of Data

    4. Aggregations

    5. Joins

    6. Data Sources

    7. Spark SQL

    8. Datasets

  3. III. Low-Level APIs

    1. Resilient Distributed Datasets (RDDs)

    2. Advanced RDDs

    3. Distributed Shared Variables

  4. IV. Production Applications

    1. How Spark Runs on a Cluster

    2. Developing Spark Applications

    3. Deploying Spark

    4. Monitoring and Debugging

    5. Performance Tuning

  5. V. Streaming

    1. Stream Processing Fundamentals

    2. Structured Streaming Basics

    3. Event-Time and Stateful Processing

    4. Structured Streaming in Production

  6. VI. Advanced Analytics and Machine Learning

    1. Advanced Analytics and Machine Learning Overview

    2. Preprocessing and Feature Engineering

    3. Classification

    4. Regression

    5. Recommendation

    6. Unsupervised Learning

    7. Graph Analytics

    8. Deep Learning

  7. VII. Ecosystem

    1. Language Specifics: Python (PySpark) and R (SparkR and sparklyr)

    2. Ecosystem and Community

  • 620
  • 07 червня 2020, 17:13

Реєстрація

Можливості
безмежні.
Настав час
відкрити свої.

Уже зарегистрированы?
Вхід на сайт

Заходьте.
Відкрито.

Ще не зареєстровані?
 
Підключіться до будь-якого з ваших акаунтів, ваші дані будуть взяті з акаунту.
Забули пароль?