Apache Spark徹底入門 [単行本]

Apache Spark徹底入門 [単行本] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  統合型アナリティクスエンジンの仕組みとビッグデータの大規模処理を徹底解説。基本操作からＤｅｌｔａ　ＬａｋｅやＭＬｌｉｂを利用したパイプラインの構築まで紹介。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  １　Ａｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋ入門
  ２　Ａｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋのダウンロードと入門
  ３　Ａｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋの構造化ＡＰＩ
  ４　Ｓｐａｒｋ　ＳＱＬとＤａｔａＦｒａｍｅ：組み込みデータソースの紹介
  ５　Ｓｐａｒｋ　ＳＱＬとＤａｔａＦｒａｍｅ：外部データソースとのインタラクション
  ６　Ｓｐａｒｋ　ＳＱＬとＤａｔａｓｅｔ：７　Ｓｐａｒｋアプリケーションの最適化およびチューニング
  ８　構造化Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ
  ９　Ａｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋを用いた信頼性の高いデータレイクの構築
  １０　ＭＬｌｉｂによる機械学習
  １１　Ａｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋによる機械学習パイプラインの管理、デプロイおよびスケール
  １２　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。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  Damji,Jules S.(DAMJI,JULES S.／Damji,Jules S.)
  Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓ社のＳｅｎｉｏｒ　Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ　Ａｄｖｏｃａｔｅであり、ＭＬｆｌｏｗのコントリビュータ。Ｓｕｎ　Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓ、Ｎｅｔｓｃａｐｅ、＠Ｈｏｍｅ、Ｌｏｕｄｃｌｏｕｄ／Ｏｐｓｗａｒｅ、Ｖｅｒｉｓｉｇｎ、ＰｒｏＱｕｅｓｔ、Ｈｏｒｔｏｎｗｏｒｋｓなどの大手企業でソフトウェアエンジニアとして勤務し、大規模分散システムを構築。オレゴン州立大学、カリフォルニア州立大学、ジョンズ・ホプキンス大学でそれぞれコンピュータサイエンスの学士号と修士号、　Ｐｏｌｉｔｉｃａｌ　Ａｄｖｏｃａｃｙとコミュニケーションの修士号を取得
  
  Wenig,Brooke(WENIG,BROOKE／Wenig,Brooke)
  顧客のために大規模な機械学習パイプラインを開発するデータサイエンティストのチームを率いるほか、分散機械学習のベストプラクティスに関するコースを指導。以前は、Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓのプリンシパル・データサイエンス・コンサルタント。ＵＣＬＡで分散機械学習を中心にコンピュータサイエンスの修士号を取得
  
  Das,Tathagata(DAS,TATHAGATA／Das,Tathagata)
  Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓ社のスタッフソフトウェアエンジニアであり、Ａｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋのコミッター、Ａｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋ　Ｐｒｏｊｅｃｔ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ（ＰＭＣ）のメンバー。Ａｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋのオリジナル開発者の一人で、Ｓｐａｒｋ　Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ（ＤＳｔｒｅａｍｓ）のリード開発者であり、現在はＳｔｒｕｃｔｕｒｅｄ　ＳｔｒｅａｍｉｎｇとＤｅｌｔａ　Ｌａｋｅのコア開発者の一人。カリフォルニア大学バークレー校でコンピューターサイエンスの修士号を取得
  
  Lee,Denny(LEE,DENNY／Lee,Denny)
  ＤａｔａｂｒｉｃｋｓのＳｔａｆｆ　Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ　Ａｄｖｏｃａｔｅで、Ａｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋを０．６から使用しています。インターネットスケールのインフラ、データプラットフォーム、オンプレミスおよびクラウド環境の予測分析システムの開発で豊富な経験を持つ、実践的な分散システムおよびデータサイエンスのエンジニアです。また、オレゴン健康科学大学で生物医学情報学の修士号を取得し、企業ヘルスケア顧客向けに強力なデータソリューションを設計・実装した経験を持つ

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