May 2026
Intermediate to advanced
412 pages
12h 29m
French
Overview
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Apache Spark est extraordinaire lorsque tout s'enchaîne. Mais si tu n'as pas vu les améliorations de performance que tu attendais ou si tu ne te sens pas encore assez confiant pour utiliser Spark en production, ce livre pratique est fait pour toi. Les auteurs Holden Karau, Adi Polak et Rachel Warren te font découvrir les secrets de la base de code de Spark et te démontrent des optimisations de performances qui aideront tes pipelines de données à s'exécuter plus rapidement, à s'adapter à des ensembles de données plus importants et à éviter les antipatterns coûteux.
Idéale pour les ingénieurs de données, les ingénieurs logiciels, les scientifiques des données et les administrateurs système, la deuxième édition de High Performance Spark présente de nouveaux cas d'utilisation, des exemples de code et les meilleures pratiques pour Spark 4.x et au-delà. Ce livre te donne une nouvelle perspective sur ce framework en constante évolution et te montre comment contourner les bosses sur ton parcours Spark et PySpark.
Avec ce livre, tu apprendras à :
- Accélérer tes flux de travail ML avec des intégrations incluant PyTorch.
- Gérer l'asymétrie des clés et tirer parti du nouveau partitionnement dynamique de Spark.
- Rendre ton code fiable avec des techniques de test et de validation évolutives.
- Rendre Spark très performant
- Déploie Spark sur Kubernetes et des environnements similaires.
- Profite de l'accélération GPU avec RAPIDS et les profils de ressources
- Fais en sorte que tes jobs Spark s'exécutent plus rapidement.
- Utiliser Spark pour mettre en production des projets exploratoires de science des données.
- Traiter des ensembles de données encore plus volumineux avec Spark.
- Obtenir des informations plus rapidement en réduisant les temps d'exécution des pipelines.
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