Data Engineering with Apache Spark, Delta Lake, and Lakehouse. Create scalable pipelines that ingest, curate, and aggregate complex data in a timely and secure way Manoj Kukreja, Danil Zburivsky
(ebook)
(audiobook)
(audiobook)
- Autorzy:
- Manoj Kukreja, Danil Zburivsky
- Wydawnictwo:
- Packt Publishing
- Ocena:
- Stron:
- 480
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis
książki
:
Data Engineering with Apache Spark, Delta Lake, and Lakehouse. Create scalable pipelines that ingest, curate, and aggregate complex data in a timely and secure way
In the world of ever-changing data and schemas, it is important to build data pipelines that can auto-adjust to changes. This book will help you build scalable data platforms that managers, data scientists, and data analysts can rely on.
Starting with an introduction to data engineering, along with its key concepts and architectures, this book will show you how to use Microsoft Azure Cloud services effectively for data engineering. You'll cover data lake design patterns and the different stages through which the data needs to flow in a typical data lake. Once you've explored the main features of Delta Lake to build data lakes with fast performance and governance in mind, you'll advance to implementing the lambda architecture using Delta Lake. Packed with practical examples and code snippets, this book takes you through real-world examples based on production scenarios faced by the author in his 10 years of experience working with big data. Finally, you'll cover data lake deployment strategies that play an important role in provisioning the cloud resources and deploying the data pipelines in a repeatable and continuous way.
By the end of this data engineering book, you'll know how to effectively deal with ever-changing data and create scalable data pipelines to streamline data science, ML, and artificial intelligence (AI) tasks.
Starting with an introduction to data engineering, along with its key concepts and architectures, this book will show you how to use Microsoft Azure Cloud services effectively for data engineering. You'll cover data lake design patterns and the different stages through which the data needs to flow in a typical data lake. Once you've explored the main features of Delta Lake to build data lakes with fast performance and governance in mind, you'll advance to implementing the lambda architecture using Delta Lake. Packed with practical examples and code snippets, this book takes you through real-world examples based on production scenarios faced by the author in his 10 years of experience working with big data. Finally, you'll cover data lake deployment strategies that play an important role in provisioning the cloud resources and deploying the data pipelines in a repeatable and continuous way.
By the end of this data engineering book, you'll know how to effectively deal with ever-changing data and create scalable data pipelines to streamline data science, ML, and artificial intelligence (AI) tasks.
Wybrane bestsellery
Packt Publishing - inne książki
Dzięki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep@helion.pl
Proszę wybrać ocenę!
Proszę wpisać opinię!
Książka drukowana
Proszę czekać...
Oceny i opinie klientów: Data Engineering with Apache Spark, Delta Lake, and Lakehouse. Create scalable pipelines that ingest, curate, and aggregate complex data in a timely and secure way Manoj Kukreja, Danil Zburivsky (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.