March 2025
Intermediate to advanced
358 pages
6h 18m
Japanese
Overview
この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：translation-feedback@oreilly.com
Apache Sparkはすべてがうまく機能したときには素晴らしいものだ。しかし、期待通りのパフォーマンスの向上が見られなかったり、Sparkを本番環境で使用することにまだ自信が持てない場合は、この実用的な本が役に立つだろう。著者のHolden KarauとRachel Warrenは、Sparkクエリをより高速に実行し、より大きなデータサイズを処理できるように、パフォーマンスの最適化を実演している。また、リソースの使用量を抑えることもできる。
大規模データアプリケーションを扱うソフトウェアエンジニア、データエンジニア、開発者、システム管理者の方々に最適な本書では、データインフラコストと開発工数を削減できるテクニックを解説しています。Sparkについてより包括的な理解を得られるだけでなく、Sparkを最大限に活用する方法も学べます。
この本では、以下について探求する。
- Spark SQLの新しいインタフェースがSQLのRDDデータ構造よりもパフォーマンスを向上させる仕組み
- Core SparkとSpark SQLにおけるデータ結合の選択
- 標準的なRDD変換を最大限に活用するためのテクニック
- Sparkのキー/バリュー・ペア・パラダイムにおけるパフォーマンス問題の回避方法
- ScalaやJVMを使用せずに、高性能なSparkコードを記述する方法
- 推奨された改善策を適用する際の機能およびパフォーマンスのテスト方法
- Spark MLlibとSpark MLマシンラーニングライブラリの使用
- Sparkのストリーミングコンポーネントと外部コミュニティパッケージ
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