📕 Эффективный Spark. Масштабирование и оптимизация [2019] Карау, Уоррен 📕 High performance Spark: best practices for scaling and optimizing Apache Spark [2017] Karau, Holden;Warren, Rachel ⚠️ Книги предоставляется вам для ознакомления и не для распространения 💵 Купить книги (EN-версия) или (RU-версия) >📖 Напоминаю, что Вы можете купить книгу в бумаге! Для наших подписчиков лучшие условия. -35% по промокоду: PHYSICS MATH CODE 💡 Подробности тут 💾 Ознакомиться с книгами Apache Spark — фреймворк с открытым исходным кодом для реализации распределённой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных, входящий в экосистему проектов Hadoop. В отличие от классического обработчика из ядра Hadoop, реализующего двухуровневую концепцию MapReduce с хранением промежуточных данных на накопителях, Spark работает в парадигме резидентных вычислений — обрабатывает данные в оперативной памяти, благодаря чему позволяет получать значительный выигрыш в скорости работы для некоторых классов задач, в частности, возможность многократного доступа к загруженным в память пользовательским данным делает библиотеку привлекательной для алгоритмов машинного обучения.