![[समीक्षा] Learning Spark: Lightning-Fast Data Analytics (Jules S. Damji) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2548013/c1a-085k3-0v4p466pamj9-eeftsx.jpg)
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Learning Spark: Lightning-Fast Data Analytics (Jules S. Damji)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/1492050040?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Learning-Spark%3A-Lightning-Fast-Data-Analytics-Jules-S-Damji.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Learning+Spark+Lightning+Fast+Data+Analytics+Jules+S+Damji+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/1492050040/
#स्ट्रक्चर्डएपीआई #स्पार्कएसक्यूएल #स्ट्रक्चर्डस्ट्रीमिंग #डेल्टालेक #एमएलफ्लोपाइपलाइन #LearningSpark
लर्निंग स्पार्क, लाइटनिंग फास्ट डेटा एनालिटिक्स, अपाचे स्पार्क पर केंद्रित एक तकनीकी, व्यावहारिक मार्गदर्शिका है. जूल्स एस डेम्जी, ब्रूक वेनिग, तथागत दास और डेनी ली की यह दूसरा संस्करण वाली पुस्तक स्पार्क तीन दशमलव शून्य के संदर्भ में लिखी गई है. इसका विषय केवल बड़े डेटा को जल्दी संसाधित करना नहीं है, बल्कि अलग अलग डेटा प्रारूपों, बैच कार्यों, सतत स्ट्रीमों, एसक्यूएल विश्लेषण और मशीन लर्निंग को एक अपेक्षाकृत एकीकृत प्लेटफॉर्म पर संभालना है. पुस्तक का केंद्रीय विचार है कि स्पार्क की संरचित एपीआई, विशेषकर डेटा फ्रेम और डेटासेट, वितरित कंप्यूटिंग की जटिलता को उपयोगी उच्च स्तरीय अमूर्तताओं के पीछे रखती हैं. पाठक पाइथन, स्काला, जावा और एसक्यूएल के माध्यम से स्पार्क अनुप्रयोगों की मूल कार्यप्रणाली समझते हैं. साथ ही, पुस्तक डेटा स्रोतों से जुड़ने, क्वेरी चलाने, प्रदर्शन देखने, ट्यूनिंग करने, स्ट्रक्चर्ड स्ट्रीमिंग अपनाने और एमएललिब तथा एमएलफ्लो के जरिए मशीन लर्निंग पाइपलाइन बनाने तक का व्यावहारिक दायरा देती है.
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लर्निंग स्पार्क, लाइटनिंग फास्ट डेटा एनालिटिक्स, अपाचे स्पार्क पर केंद्रित एक तकनीकी, व्यावहारिक मार्गदर्शिका है. जूल्स एस डेम्जी, ब्रूक वेनिग, तथागत दास और डेनी ली की यह दूसरा संस्करण वाली पुस्तक स्पार्क तीन दशमलव शून्य के संदर्भ में लिखी गई है. इसका विषय केवल बड़े डेटा को जल्दी संसाधित करना नहीं है, बल्कि अलग अलग डेटा प्रारूपों, बैच कार्यों, सतत स्ट्रीमों, एसक्यूएल विश्लेषण और मशीन लर्निंग को एक अपेक्षाकृत एकीकृत प्लेटफॉर्म पर संभालना है. पुस्तक का केंद्रीय विचार है कि स्पार्क की संरचित एपीआई, विशेषकर डेटा फ्रेम और डेटासेट, वितरित कंप्यूटिंग की जटिलता को उपयोगी उच्च स्तरीय अमूर्तताओं के पीछे रखती हैं. पाठक पाइथन, स्काला, जावा और एसक्यूएल के माध्यम से स्पार्क अनुप्रयोगों की मूल कार्यप्रणाली समझते हैं. साथ ही, पुस्तक डेटा स्रोतों से जुड़ने, क्वेरी चलाने, प्रदर्शन देखने, ट्यूनिंग करने, स्ट्रक्चर्ड स्ट्रीमिंग अपनाने और एमएललिब तथा एमएलफ्लो के जरिए मशीन लर्निंग पाइपलाइन बनाने तक का व्यावहारिक दायरा देती है.
