Optymalizacja obciążeń Databricks: Wykorzystaj moc Apache Spark na platformie Azure i zmaksymalizuj wydajność nowoczesnych obciążeń big data

Opinie czytelników

Książka została ogólnie dobrze przyjęta przez użytkowników Databricks, szczególnie chwalona za jasne wyjaśnienia i praktyczne spostrzeżenia dotyczące optymalizacji potoków danych. Chociaż jest zalecana zarówno dla początkujących, jak i średnio zaawansowanych użytkowników, niektórzy recenzenci zauważyli, że brakuje jej głębi w niektórych obszarach, zwłaszcza w tematach optymalizacji, i może wydawać się powierzchowna dla bardziej doświadczonych użytkowników. Pomimo tego, jest ona uważana za cenne źródło praktycznych przykładów kodu i rzeczywistych scenariuszy.

⬤ Przejrzysty i precyzyjny styl pisania.
⬤ Doskonałe źródło informacji dla początkujących i średnio zaawansowanych użytkowników.
⬤ Przydatne informacje na temat skalowania potoków danych i technik optymalizacji.
⬤ Obejmuje szeroki zakres tematów, w tym MLFlow, Delta Lake i strumieniowanie strukturalne.
⬤ Zawiera praktyczne przykłady i próbki kodu dostępne w serwisie GitHub.
⬤ Zawiera rzeczywiste scenariusze i studia przypadków.

⬤ Niektórzy recenzenci uważają, że pierwsza sekcja jest podstawowa i pospieszna.
⬤ Brak głębi w niektórych tematach optymalizacji, co może być rozczarowujące dla zaawansowanych użytkowników.
⬤ Ostatni rozdział dotyczący rzeczywistych scenariuszy jest zbyt krótki.
⬤ Niektórzy czytelnicy uznali książkę za powierzchowną i zasugerowali mylący tytuł.

(na podstawie 10 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Optimizing Databricks Workloads: Harness the power of Apache Spark in Azure and maximize the performance of modern big data workloads

Zawartość książki:

Przyspiesz obliczenia i efektywnie wykorzystaj dane w Databricks

Kluczowe cechy:

⬤ Zrozumienie optymalizacji Spark dla dużych obciążeń danych i maksymalizacja wydajności.

⬤ Budowanie wydajnych potoków inżynierii dużych zbiorów danych za pomocą Databricks i Delta Lake.

⬤ Efektywne zarządzanie klastrami Spark do przetwarzania dużych zbiorów danych.

Opis książki:

Databricks to wiodąca w branży, oparta na chmurze platforma do analizy danych, nauki o danych i inżynierii danych, wspierająca tysiące organizacji na całym świecie w ich podróży do danych. Jest to szybka, łatwa i oparta na współpracy platforma analityczna oparta na Apache Spark do nauki o danych i inżynierii danych w chmurze.

W książce Optimizing Databricks Workloads znajdziesz krótkie wprowadzenie do Azure Databricks i szybko zaczniesz rozumieć ważne techniki optymalizacji. W książce omówiono, jak wybrać optymalną konfigurację klastra Spark do uruchamiania przetwarzania dużych zbiorów danych i obciążeń w Databricks, niektóre bardzo przydatne techniki optymalizacji dla Spark DataFrames, najlepsze praktyki optymalizacji Delta Lake oraz techniki optymalizacji zadań Spark za pośrednictwem rdzenia Spark. Książka daje możliwość zapoznania się z niektórymi rzeczywistymi scenariuszami, w których optymalizacja obciążeń w Databricks pomogła organizacjom zwiększyć wydajność i obniżyć koszty w różnych dziedzinach.

Pod koniec tej książki będziesz przygotowany z niezbędnym zestawem narzędzi, aby przyspieszyć swoje zadania Spark i przetwarzać dane bardziej efektywnie.

Czego się nauczysz:

⬤ Poznać podstawy Sparka i platformy Databricks.

⬤ Przetwarzać duże zbiory danych za pomocą Spark DataFrame API z Delta Lake.

⬤ Analizować dane przy użyciu przetwarzania grafów w Databricks.

⬤ Wykorzystanie MLflow do zarządzania cyklami życia uczenia maszynowego w Databricks.

⬤ Dowiedz się, jak wybrać odpowiednią konfigurację klastra dla swoich obciążeń.

⬤ Poznaj metody zagęszczania plików i klastrowania w celu dostrojenia tabel Delta.

⬤ Odkryj zaawansowane techniki optymalizacji, aby przyspieszyć zadania Spark.

Dla kogo jest ta książka:

Ta książka jest przeznaczona dla inżynierów danych, naukowców zajmujących się danymi i architektów chmury, którzy mają praktyczną wiedzę na temat Spark/Databricks i podstawowe zrozumienie zasad inżynierii danych. Czytelnicy będą musieli posiadać praktyczną znajomość języka Python, a pewne doświadczenie w SQL w PySpark i Spark SQL jest korzystne.