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出版社名:技術評論社
出版年月:2016年6月
ISBN:978-4-7741-8124-0
337P 23cm
詳解Apache Spark 大規模データ分析を基礎から、徹底的に
下田倫大/著 師岡一成/著 今井雄太/著 石川有/著 田中裕一/著 小宮篤史/著 加嵜長門/著
組合員価格 税込
3,564
円
(通常価格 税込 3,960円)
割引率 10%
在庫あり
生協宅配にてお届け
※ご注文が集中した場合、お届けが遅れる場合がございます。
Apach Sparkはより高速にビッグデータを処理するための分散処理フレームワークです。 SQLインターフェースや機械学習などの機能が標準で組み込まれ、バッチ処理だけでなくストリーミング処理や対話的な処理にも対応できるため、さまざまなシーンのデータ分析を強力にサポートします。 本書では、Sparkの分散処理の基礎であるRDDのしくみ、Sparkを構成する各コンポーネントの機能を理解するところからはじめます。 さらにSparkクラスタの構築と運用、構造化データを処理するためのDataFrame APIとSpark SQL、ストリーミング処理のためのSpark Streaming、機械学習ライブ…(
続く
)
Apach Sparkはより高速にビッグデータを処理するための分散処理フレームワークです。 SQLインターフェースや機械学習などの機能が標準で組み込まれ、バッチ処理だけでなくストリーミング処理や対話的な処理にも対応できるため、さまざまなシーンのデータ分析を強力にサポートします。 本書では、Sparkの分散処理の基礎であるRDDのしくみ、Sparkを構成する各コンポーネントの機能を理解するところからはじめます。 さらにSparkクラスタの構築と運用、構造化データを処理するためのDataFrame APIとSpark SQL、ストリーミング処理のためのSpark Streaming、機械学習ライブラリMLlib、グラフ処理のためのGraphXの各コンポーネントの実践的な利用方法を基礎から徹底的に解説します。 また基本機能の解説だけではなく、多くの実践的な利用例を通してSparkを理解し、アプリケーション作成ができることを目指す構成となっています。「5章 DataFrame APIとSpark SQL」では構造化データを分析するためのインタフェースを利用し、実際に公開されているオープンデータの分析を通してDataFrame APIやSpark SQLの使い方が学べます。「6章 Spark Streaming」ではSparkのストリーミング処理によるアクセスログの集計処理やTwitterのデータ抽出処理の例を通して、Spark Streamingのアプリケーション作成について学べます。「7章 MLlib」ではSparkの機械学習ライブラリによる好みの映画のレコメンドや住宅価格の予測やスパムメッセージの検出する方法を学べます。「8章 GraphX」ではSparkのグラフ処理ライブラリによるユーザの行動ログのグラフ化やアソシエーション・ルールによるアイテムレコメンドの例を通して、GraphXアプリケーションの実装方法が学べます。 SparkはScala、Java、Python、Rのプログラミングインタフェースを提供していますが、本書ではScalaで解説をします。
内容紹介・もくじなど
内容紹介:Apach Sparkはより高速にビッグデータを処理するための分散処理フレームワークです。SQLインターフェースや機械学習などの機能が標準で組み込まれ,バッチ処理だけでなくストリーミング処理や対話的な処理にも対応できるため,さまざまなシーンのデータ分析を強力にサポートします。本書では,Sparkの分散処理の基礎であるRDDのしくみ,Sparkを構成する各コンポーネントの機能を理解するところからはじめます。さらにSparkクラスタの構築と運用,構造化データを処理するためのDataFrame APIとSpark SQL,ストリーミング処理のためのSpark Streaming,機械学習ラ…(
続く
)
内容紹介:Apach Sparkはより高速にビッグデータを処理するための分散処理フレームワークです。SQLインターフェースや機械学習などの機能が標準で組み込まれ,バッチ処理だけでなくストリーミング処理や対話的な処理にも対応できるため,さまざまなシーンのデータ分析を強力にサポートします。本書では,Sparkの分散処理の基礎であるRDDのしくみ,Sparkを構成する各コンポーネントの機能を理解するところからはじめます。さらにSparkクラスタの構築と運用,構造化データを処理するためのDataFrame APIとSpark SQL,ストリーミング処理のためのSpark Streaming,機械学習ライブラリMLlib,グラフ処理のためのGraphXの各コンポーネントの実践的な利用方法を基礎から徹底的に解説します。また基本機能の解説だけではなく,多くの実践的な利用例を通してSparkを理解し,アプリケーション作成ができることを目指す構成となっています。「5章 DataFrame APIとSpark SQL」では構造化データを分析するためのインタフェースを利用し,実際に公開されているオープンデータの分析を通してDataFrame APIやSpark SQLの使い方が学べます。「6章 Spark Streaming」ではSparkのストリーミング処理によるアクセスログの集計処理やTwitterのデータ抽出処理の例を通して,Spark Streamingのアプリケーション作成について学べます。「7章 MLlib」ではSparkの機械学習ライブラリによる好みの映画のレコメンドや住宅価格の予測やスパムメッセージの検出する方法を学べます。「8章 GraphX」ではSparkのグラフ処理ライブラリによるユーザの行動ログのグラフ化やアソシエーション・ルールによるアイテムレコメンドの例を通して,GraphXアプリケーションの実装方法が学べます。SparkはScala,Java,Python,Rのプログラミングインタフェースを提供していますが,本書ではScalaで解説をします。
Apach Sparkはより高速にビッグデータを処理するための分散処理フレームワークです。SQLインターフェースや機械学習などの機能が標準で組み込まれ、バッチ処理だけでなくストリーミング処理や対話的な処理にも対応できるため、さまざまなシーンのデータ分析を強力にサポートします。本書では、Sparkの基礎であるRDDのしくみ、Sparkを構成する各コンポーネントの機能を理解するところからはじめます。さらにSparkクラスタの構築と運用、構造化データを処理するためのDataFrame APIとSpark SQL、ストリーミング処理のためのSpark Streaming、機械学習ライブラリMLlib、グラフ処理のためのGraphXの各コンポーネントの実践的な利用方法を基礎から徹底的に解説します。
もくじ情報:第1章 Sparkの基礎;第2章 Sparkの導入;第3章 RDD;第4章 クラスタ構築と運用;第5章 DataFrameとSpark SQL;第6章 Spark Streaming;第7章 MLlib;第8章 GraphX;Appendix YARN
著者プロフィール
下田 倫大(シモダ ノリヒロ)
株式会社ブレインパッドに所属。SNS企業にてHadoopを用いたソーシャルグラフの解析やレコメンドエンジン開発、広告商品の開発を行う。その過程でマーケティングデータの活用に興味を持ち2013年8月ブレインパッドに入社。同社が開発するプライベートDMP「Rtoaster」の外部DSP/DMP連携や、運用型広告最適化ツール「L2Mixer」の開発を担当。2015年7月より、プロダクトにとらわれず同社のビジネスを技術的側面からサポートする業務に従事している
下田 倫大(シモダ ノリヒロ)
株式会社ブレインパッドに所属。SNS企業にてHadoopを用いたソーシャルグラフの解析やレコメンドエンジン開発、広告商品の開発を行う。その過程でマーケティングデータの活用に興味を持ち2013年8月ブレインパッドに入社。同社が開発するプライベートDMP「Rtoaster」の外部DSP/DMP連携や、運用型広告最適化ツール「L2Mixer」の開発を担当。2015年7月より、プロダクトにとらわれず同社のビジネスを技術的側面からサポートする業務に従事している
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Apach Sparkはより高速にビッグデータを処理するための分散処理フレームワークです。SQLインターフェースや機械学習などの機能が標準で組み込まれ、バッチ処理だけでなくストリーミング処理や対話的な処理にも対応できるため、さまざまなシーンのデータ分析を強力にサポートします。本書では、Sparkの基礎であるRDDのしくみ、Sparkを構成する各コンポーネントの機能を理解するところからはじめます。さらにSparkクラスタの構築と運用、構造化データを処理するためのDataFrame APIとSpark SQL、ストリーミング処理のためのSpark Streaming、機械学習ライブラリMLlib、グラフ処理のためのGraphXの各コンポーネントの実践的な利用方法を基礎から徹底的に解説します。
もくじ情報:第1章 Sparkの基礎;第2章 Sparkの導入;第3章 RDD;第4章 クラスタ構築と運用;第5章 DataFrameとSpark SQL;第6章 Spark Streaming;第7章 MLlib;第8章 GraphX;Appendix YARN
株式会社ブレインパッドに所属。SNS企業にてHadoopを用いたソーシャルグラフの解析やレコメンドエンジン開発、広告商品の開発を行う。その過程でマーケティングデータの活用に興味を持ち2013年8月ブレインパッドに入社。同社が開発するプライベートDMP「Rtoaster」の外部DSP/DMP連携や、運用型広告最適化ツール「L2Mixer」の開発を担当。2015年7月より、プロダクトにとらわれず同社のビジネスを技術的側面からサポートする業務に従事している
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