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Dask 是一个使用 Python 进行并行计算的框架,使得并行计算可以从一台机器上的多 个核心扩展到拥有数千台机器的数据中心。它具有低级任务 API 和更高级别的以数据为 中心的 API。低级任务 API 支持 Dask 与各种 Python 库的集成。拥有公共 API 使得工具 生态系统能够围绕 Dask 得以发展,以适应各种用例。
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9780128498675 Author 作者 Karau Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 300页 Publisher 出版社 Academic Press Publication Date 出版日期 2019-10-01 Language 语种 英语 Book Contents 内容简介 Individual Motivation within Groups: Social Loafing and Motivation Gains in Work, Academic, and Sports Teams explores the state of our scientific understanding of when and why individuals are most and least likely to work hard as members of groups and work teams. This book addresses key psychological phenomena such as social loafing, social dilemmas, social facilitation, and ostracism, with each chapter creating connections to related topics such as leadership, performance in learning groups, isolated teams, and more. This volume provides a summary of the field’s history, synthesizes related research, and, using the Collective Effort Model and other key motivational theories, lo
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9781098118808 Author 作者 Karau Holden Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 266页 Publisher 出版社 O’Reilly Media Publication Date 出版日期 1800-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 9.10 x 6.90 x 0.70 Shipping Weight 商品重量 0.97 Language 语种 其它(含多语)
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高性能Spark Holden、Karau、Rachel、Warren 著 9787564175184 东南大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书描述了减少数据基础设施成本和开发时间的技巧,适用于软件工程师、数据工程师、开发者和系统管理员。你不仅可以从中获得关于Spark的全面理解,也将学会如何让它运转自如。 在本书中你将发现: * Spark SQL的新接口如何在SQL的RDD数据结构上改善性能 * Core Spark和Spark SQL之间的数据拼接选择 * 充分发挥标准RDD转换功能的技巧 * 如何处理Spark的键/值对范式的相关性能问题 * 编写高性能Spark代码,不使用Scala或JVM * 如何在应用建议的改进措施时测试功能和性能 * 使用Spark MLlib和Spark ML机器学习库 * Spark的流组件和外部社区软件包
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《Spark快速大数据分析》由 Spark 开发者及核心成员共同打造,讲解了网络大数据时代应运而生的、能高效迅捷地分析处理数据的工具——Spark,它带领读者快速掌握用 Spark 收集、计算、简化和保存海量数据的方法,学会交互、迭代和增量式分析,解决分区、数据本地化和自定义序列化等问题。
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Spark快速数据处理 【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架,由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发,支持内存计算、多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种范式。Spark内存计算框架适合各种迭代算法和交互式数据分析,能够提升大数据处理的实时性和准确性,现已逐渐获得很多企业的支持,如阿里巴巴、百度、网易、英特尔等公司。《Spark快速数据处理》系统讲解Spark的使用方法,包括如何在多种机器上安装Spark,如何配置一个Spark集裙,如何在交互模式下运行个Spark作业,如何在Spark集裙上构建一个生产级的脱机/独立作业,如何与Spark集裙建立连接和使用SparkContext,如何创建和保存RDD(弹性分布式数据集),如何用Spark分布式处理数据,如何设置Shark,将Hive查询集成到你的Spark作业中来,如何测试Spark作业,以及如何提升Spark任务的性能。
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