March 2025
Intermediate to advanced
438 pages
6h 47m
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のスピード、使いやすさ、高度な分析機能、多言語サポートにより、このクラスタコンピューティングフレームワークに関する実用的な知識は、データエンジニアやデータ科学者にとって必須のスキルとなっている。この実践的なガイドでは、Spark入門を目指す誰もが、PySparkを使用した実用的なアルゴリズムと例を学ぶことができる。
各章では、著者のマフムード・パーシアンが、Sparkの変換とアルゴリズムのセットを使用してデータの問題を解決する方法を説明している。ETL、デザインパターン、マシンラーニングアルゴリズム、データのパーティション分割、ゲノム解析など、さまざまな問題への取り組み方を学ぶことができる。各詳細なレシピには、PySparkドライバーとシェルスクリプトを使用したPySparkアルゴリズムが含まれている。
この本では、以下のことを学ぶことができる。
- 最適化されたソリューションのためのSpark変換の選択方法を学ぶ
- reduceByKey()、combineByKey()、mapPartitions() などの強力な変換と削減について学ぶ
- 最適化されたクエリのためのデータのパーティション分割を理解する
- PySparkのデザインパターンを使用してモデルを構築し、適用する
- グラフデータにモチーフ発見アルゴリズムを適用する
- GraphFrames API を使用してグラフデータを分析する
- 臨床データおよびゲノムデータにPySparkアルゴリズムを適用する
- MLアルゴリズムにおける特徴エンジニアリングの使用方法と適用方法を学ぶ
- 実用的なデータ設計パターンを理解し、使用する
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