IMPARA APACHE SPARK: Costruisci Pipeline Scalabili con PySpark e Ottimizzazione

Questo libro è rivolto a studenti, sviluppatori, ingegneri dei dati, data scientist e professionisti IT che desiderano padroneggiare Apache Spark nella pratica, in ambienti aziendali, cloud pubblici e integrazioni moderne. Il lettore imparerà a progettare, implementare e gestire pipeline scalabili per l’elaborazione di dati su larga scala, orchestrando workload distribuiti su AWS EMR, Databricks, Azure Synapse e Google Cloud Dataproc.

Il contenuto copre l’integrazione con Hadoop, Hive, Kafka, SQL, Delta Lake, MongoDB e Python, oltre a tecniche avanzate di tuning, ottimizzazione dei job, analisi in tempo reale, machine learning con MLlib e automazione dei workflow orientati alla produzione.

Include:

• Implementazione di pipeline ETL ed ELT con Spark SQL e DataFrame

• Elaborazione di dati in streaming e integrazione con Kafka e AWS Kinesis

• Ottimizzazione dei job distribuiti, tuning delle prestazioni e utilizzo della Spark UI

• Integrazione di Spark con S3, Data Lake, NoSQL e database relazionali

• Deploy su cluster gestiti in AWS, Azure e Google Cloud

• Machine learning applicato con MLlib, Delta Lake e Databricks

• Automazione delle routine, monitoraggio e scalabilità per Big Data

Al termine, il lettore padroneggerà Apache Spark come soluzione professionale per l’analisi dei dati, l’automazione dei processi e il machine learning in ambienti complessi, distribuiti e ad alte prestazioni.

apache spark, big data, pipeline, elaborazione distribuita, aws emr, databricks, streaming, etl, machine learning, integrazione cloud, Google Data Engineer, AWS Data Analytics, Azure Data Engineer, Big Data Engineer, MLOps, DataOps Professional