APRENDE APACHE SPARK: Construya Pipelines Escalables con PySpark y Optimización

Este libro está dirigido a estudiantes, desarrolladores, ingenieros de datos, científicos de datos y profesionales de tecnología que buscan dominar Apache Spark en la práctica, tanto en entornos corporativos como en la nube pública y en integraciones modernas. Aprenderá a construir pipelines escalables para el procesamiento de datos a gran escala, orquestando cargas de trabajo distribuidas con AWS EMR, Databricks, Azure Synapse y Google Cloud Dataproc. 

El contenido abarca integración con Hadoop, Hive, Kafka, SQL, Delta Lake, MongoDB y Python, además de técnicas avanzadas de tuning, optimización de jobs, análisis en tiempo real, machine learning con MLlib y automatización de workflows. 

Incluye:

• Implementación de pipelines ETL y ELT con Spark SQL y DataFrames

• Procesamiento de datos en streaming e integración con Kafka y AWS Kinesis

• Optimización de jobs distribuidos, tuning de performance y uso de Spark UI

• Integración de Spark con S3, Data Lake, NoSQL y bases de datos relacionales

• Deploy en clusters gestionados en AWS, Azure y Google Cloud

• Machine Learning aplicado con MLlib, Delta Lake y Databricks

• Automatización de rutinas, monitoreo y escalabilidad para Big Data

Al final, dominará Apache Spark como solución profesional para análisis de datos, automatización de procesos y machine learning en entornos complejos y de alto rendimiento.

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