Optimizing Databricks Workloads: Harness the power of Apache Spark in Azure and maximize the performance of modern big data workloads
4.8
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینکتاب های مرتبط:
خلاصه تحلیلی کتاب
کتاب «Optimizing Databricks Workloads: Harness the power of Apache Spark in Azure and maximize the performance of modern big data workloads» یک منبع تخصصی و دقیق برای پژوهشگران، معماران داده، و متخصصان حوزه Big Data است که بهدنبال استخراج بیشترین ارزش از Databricks و Apache Spark در بستر Azure هستند.
در این کتاب، نویسندگان بر پایه تجربه عملی و تحلیل تخصصی، فرآیندهای توسعه، تنظیم، و بهینهسازی محیطهای پردازشی را با تمرکز بر معماری توزیعشده Apache Spark و قابلیتهای پلتفرم Databricks مورد بررسی قرار دادهاند. هدف این است که خواننده نهتنها بتواند کارایی سیستمها را بهبود دهد، بلکه از منابع محاسباتی به شکلی اقتصادی و کارا بهرهبرداری کند.
ساختار کتاب از مفاهیم پایه تا نکات پیشرفته طراحی شده و با مثالهای واقعی، سناریوهای بهینهسازی و الگوهای معماری کلیدی را پوشش میدهد. همچنین تمرکز ویژه بر ترکیب قابلیتهای Azure و Apache Spark، کتاب را برای پروژههای ابری و دادهمحور بسیار ارزشمند ساخته است.
نکات کلیدی و کاربردی
یکی از برجستهترین نقاط قوت این کتاب، رویکرد عملی و کاربردی آن است. نویسندگان بر اهمیت تنظیم پارامترهای پیشرفته در Databricks تأکید کرده و بهصورت گامبهگام، روند تحلیل و رفع گلوگاههای عملکردی را شرح میدهند.
کتاب نشان میدهد که چگونه ابزارهای مانیتورینگ داخلی Databricks میتوانند دادههای حیاتی برای تصمیمگیریهای بهینهسازی فراهم کنند. همچنین ارتباط بین ساختار داده، طراحی Pipelineها و تأثیر آنها بر زمان پاسخگویی سیستم بهوضوح تبیین شده است.
در بخش استفاده از Apache Spark در محیط Azure، به ترکیب مقیاسپذیری ابری با انعطافپذیری Spark پرداخته شده و نکات عملی برای مدیریت منابع، کاهش هزینهها و همزمان افزایش عملکرد ارائه گردیده است.
نقلقولهای ماندگار
این کتاب در طول فصلهای خود جملات کوتاه و الهامبخشی را ارائه میدهد که فلسفه بهینهسازی و اهمیت جزئیات در طراحی سیستمهای دادهمحور را بازتاب میدهند.
«هر سیستم دادهای، به اندازهٔ ضعیفترین بخش زنجیره پردازش آن کارآمد است.» نامشخص
«ترکیب قدرت Databricks و انعطاف Apache Spark در Azure، دریچهای به آیندهٔ پردازش دادههای ابری است.» نامشخص
چرا این کتاب اهمیت دارد
در عصر دادههای بزرگ، توانایی پردازش سریع و بهینه، مزیت رقابتی مهمی محسوب میشود. کتاب حاضر با تمرکز بر بهینهسازی Databricks Workloads، به خوانندگان ابزار و نگرشی میدهد که بتوانند از زیرساختهای ابری و معماریهای توزیعشده بیشترین بهره را ببرند.
برخلاف بسیاری از منابع عمومی، این کتاب نهتنها مفاهیم را معرفی میکند بلکه روشهای عملی برای پیادهسازی و آزمون تغییرات را نیز آموزش میدهد. از این رو برای کسانی که با Apache Spark در Azure کار میکنند، جنبهٔ آموزشی و مرجع عملی در یک مجموعه واحد فراهم شده است.
با گذشت زمان و پیچیدهتر شدن پروژههای دادهمحور، نیاز به چنین منابع جامعی دوچندان میشود؛ بهویژه برای تیمهایی که در جستجوی کاهش هزینه و افزایش عملکرد در مقیاس سازمانی هستند.
نتیجهگیری الهامبخش
کتاب «Optimizing Databricks Workloads: Harness the power of Apache Spark in Azure and maximize the performance of modern big data workloads» فراتر از یک راهنما است؛ این اثر مجموعهای از بینشهای عملی و تجربههای ارزشمند را برای آن دسته از متخصصان فراهم کرده که به ارتقاء سیستمهای دادهمحور خود میاندیشند.
Accelerate computations and make the most of your data effectively and efficiently on Databricks Key FeaturesUnderstand Spark optimizations for big data workloads and maximizing performanceBuild efficient big data engineering pipelines with Databricks and Delta LakeEfficiently manage Spark clusters for big data processingBook Description Databricks is an industry-leading, cloud-based platform for data analytics, data science, and data engineering supporting thousands of organizations across the world in their data journey. It is a fast, easy, and collaborative Apache Spark-based big data analytics platform for data science and data engineering in the cloud. In Optimizing Databricks Workloads, you will get started with a brief introduction to Azure Databricks and quickly begin to understand the important optimization techniques. The book covers how to select the optimal Spark cluster configuration for running big data processing and workloads in Databricks, some very useful optimization techniques for Spark DataFrames, best practices for optimizing Delta Lake, and techniques to optimize Spark jobs through Spark core. It contains an opportunity to learn about some of the real-world scenarios where optimizing workloads in Databricks has helped organizations increase performance and save costs across various domains. By the end of this book, you will be prepared with the necessary toolkit to speed up your Spark jobs and process your data more efficiently. What you will learnGet to grips with Spark fundamentals and the Databricks platformProcess big data using the Spark DataFrame API with Delta LakeAnalyze data using graph processing in DatabricksUse MLflow to manage machine learning life cycles in DatabricksFind out how to choose the right cluster configuration for your workloadsExplore file compaction and clustering methods to tune Delta tablesDiscover advanced optimization techniques to speed up Spark jobsWho this book is for This book is for data engineers, data scientists, and cloud architects who have working knowledge of Spark/Databricks and some basic understanding of data engineering principles. Readers will need to have a working knowledge of Python, and some experience of SQL in PySpark and Spark SQL is beneficial.
دانلود رایگان مستقیم
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
دسترسی به کتابها از طریق پلتفرمهای قانونی و کتابخانههای عمومی نه تنها از حقوق نویسندگان و ناشران حمایت میکند، بلکه به پایداری فرهنگ کتابخوانی نیز کمک میرساند. پیش از دانلود، لحظهای به بررسی این گزینهها فکر کنید.
این کتاب رو در پلتفرم های دیگه ببینید
WorldCat به شما کمک میکنه تا کتاب ها رو در کتابخانه های سراسر دنیا پیدا کنید
امتیازها، نظرات تخصصی و صحبت ها درباره کتاب را در Goodreads ببینید
کتابهای کمیاب یا دست دوم را در AbeBooks پیدا کنید و بخرید
1160
بازدید4.8
امتیاز0
نظر98%
رضایتنظرات:
4.8
بر اساس 0 نظر کاربران
Questions & Answers
Ask questions about this book or help others by answering
No questions yet. Be the first to ask!