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With an emphasis on improvements and new features in Spark 2.0, authors Bill Chambers and Matei Zaharia break down Spark topics into distinct sections, each with unique goals. You’ll explore the basic operations and common functions of Spark’s structured APIs, as well as Structured Streaming, a new high-level API for building end-to-end streaming applications.
Specifically, in our minds, the data scientist workload focuses more on interactively querying data to answer questions and build statistical models, while the data engineer job focuses on writing maintainable, repeatable production applications-either to use the data scientist’s models in practice, or just to prepare data for further analysis (, building a data ingest pipeline).
Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems Spark: The Definitive Guide: Big Data Processing Made Simple (English Edition) Travailler dans le Big Data: Les 6 métiers vers lesquels s'orienter (French Edition)
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