Apache Spark徹底入門(徹底入門) [単行本]Ω

目次第1章　Apache Spark入門：統合型アナリティクスエンジン第2章　Apache Sparkのダウンロードとスタートアップ第3章　Apache Sparkの構造化 API第4章　Spark SQLとデータフレーム：組み込みのデータソースの紹介第5章　Spark SQLとデータフレーム：外部データソースとのインタラクション第6章　Spark SQLとデータセット第7章　Sparkアプリケーションの最適化およびチューニング第8章　構造化ストリーミング第9章　Apache Sparkによる信頼性の高いデータレイクの構築第10章　MLlibによる機械学習第11章　Apache Sparkによる機械学習パイプラインの管理、デプロイ、スケーリング第12章　エピローグApache Spark 3.x出版社からのコメント本書は、ビッグデータを主な対象としたデータ分析フレームワークであるApache Sparkの中級⼊⾨書です。内容紹介Apache Sparkの仕組みとビッグデータ向けの大規模処理とML開発を徹底解説本書は、ビッグデータを主な対象としたデータ分析フレームワークであるApache Spark、MLflow、Delta Lakeの中級入門書です。「動かしてみる」だけではなく、どのような仕組みになっているのか、どうすれば効率的な実装が行えるかまで踏み込みつつ、データAIの実装者がApache Spark、MLflow およびDelta Lakeを使いこなすための解説を行います。本書では、単純なデータ分析と複雑なデータ分析を実行し、どのように機械学習アルゴリズムを採用していくか、解説していきます。Apache Sparkの導入から解説をはじめ、Spark SQLとデータフレーム、データセットを紹介していきます。そこから、Apache Sparkを利用した実践的な機械学習の方法を解説していきます。本書での学習を通じて、次のことが学習できます。・Python、SQL、Scala、またはJavaの高レベルの構造化APIの学習・Spark の操作とSQLエンジンの理解・Spark 構成とSpark UIを使用したSpark操作の検査、調整、デバッグ・JSON、Parquet、CSV、Avro、ORC、Hive、S3、またはKafkaといったデータソースへの接続・構造化ストリーミングを使用してバッチ データとストリーミング データの分析を実行・オープンソースのDelta LakeとSparkを使用して信頼性の高いデータ パイプラインを構築・MLlibを使用する機械学習パイプラインの開発、MLflowを使用するモデルの管理、本番化・［日本語版オリジナルコンテンツ］pandas DataFrame、SparkDataFrameに関する各種データフレームの使い分け ・［日本語版オリジナルコンテンツ］LLMやEnglish SDK for SparkなどAIを活用した新たなコーディングスタイル、LLMの利用方法の実践※本書は『Learning Spark: Lightning-Fast Data Analytics 2nd Edition』の邦訳です。