Ottimizzazione dei carichi di lavoro di Databricks: Sfruttare la potenza di Apache Spark in Azure e massimizzare le prestazioni dei moderni carichi di lavoro di big data

Recensioni dei lettori

Il libro è generalmente ben accolto dagli utenti di Databricks, in particolare per le spiegazioni chiare e le intuizioni pratiche sull'ottimizzazione delle pipeline di dati. Sebbene sia raccomandato sia per i principianti che per gli utenti intermedi, alcuni recensori hanno notato che manca di profondità in alcune aree, soprattutto negli argomenti di ottimizzazione, e che può sembrare superficiale per gli utenti più esperti. Nonostante ciò, è considerata una risorsa preziosa con esempi pratici di codice e scenari reali.

⬤ Stile di scrittura chiaro e preciso.
⬤ Ottima risorsa per principianti e utenti intermedi.
⬤ Approfondimenti utili sulla scalabilità delle pipeline di dati e sulle tecniche di ottimizzazione.
⬤ Copre un'ampia gamma di argomenti, tra cui MLFlow, Delta Lake e lo streaming strutturato.
⬤ Contiene esempi pratici e campioni di codice disponibili su GitHub.
⬤ Include scenari e casi di studio reali.

⬤ Alcuni recensori ritengono che la prima sezione sia basilare e affrettata.
⬤ Manca di profondità in alcuni argomenti di ottimizzazione, il che può essere deludente per gli utenti avanzati.
⬤ L'ultimo capitolo sugli scenari reali è troppo breve.
⬤ Alcuni lettori hanno trovato il libro superficiale e hanno suggerito un titolo fuorviante.

(basato su 10 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Optimizing Databricks Workloads: Harness the power of Apache Spark in Azure and maximize the performance of modern big data workloads

Contenuto del libro:

Accelerare i calcoli e sfruttare al meglio i dati in modo efficace ed efficiente su Databricks.

Caratteristiche principali:

⬤ Comprendere le ottimizzazioni di Spark per i carichi di lavoro dei big data e massimizzare le prestazioni.

⬤ Costruire pipeline efficienti di big data engineering con Databricks e Delta Lake.

⬤ Gestire in modo efficiente i cluster Spark per l'elaborazione dei big data.

Descrizione del libro:

Databricks è una piattaforma leader del settore, basata sul cloud, per l'analisi dei dati, la scienza dei dati e l'ingegneria dei dati, che supporta migliaia di organizzazioni in tutto il mondo nel loro viaggio nei dati. È una piattaforma di big data analytics veloce, semplice e collaborativa basata su Apache Spark per la scienza e l'ingegneria dei dati nel cloud.

In Ottimizzazione dei carichi di lavoro di Databricks, inizierete con una breve introduzione ad Azure Databricks e inizierete rapidamente a comprendere le importanti tecniche di ottimizzazione. Il libro tratta di come selezionare la configurazione ottimale del cluster Spark per l'esecuzione di carichi di lavoro e di elaborazione di big data in Databricks, di alcune tecniche di ottimizzazione molto utili per Spark DataFrames, delle best practice per l'ottimizzazione di Delta Lake e delle tecniche per ottimizzare i lavori Spark attraverso Spark core. Il libro offre l'opportunità di conoscere alcuni scenari reali in cui l'ottimizzazione dei carichi di lavoro in Databricks ha aiutato le organizzazioni ad aumentare le prestazioni e a risparmiare sui costi in vari settori.

Alla fine di questo libro, sarete preparati con gli strumenti necessari per accelerare i vostri lavori Spark ed elaborare i dati in modo più efficiente.

Cosa imparerete:

⬤ Imparare a conoscere i fondamenti di Spark e la piattaforma Databricks.

⬤ Elaborare i big data utilizzando l'API Spark DataFrame con Delta Lake.

⬤ Analizzare i dati utilizzando l'elaborazione di grafici in Databricks.

⬤ Utilizzare MLflow per gestire i cicli di vita dell'apprendimento automatico in Databricks.

⬤ Scoprite come scegliere la giusta configurazione del cluster per i vostri carichi di lavoro.

⬤ Esplorate la compattazione dei file e i metodi di clustering per ottimizzare le tabelle Delta.

⬤ Scoprire tecniche di ottimizzazione avanzate per velocizzare i lavori Spark.

A chi è rivolto questo libro:

Questo libro si rivolge a ingegneri dei dati, data scientist e architetti cloud che hanno una conoscenza operativa di Spark/Databricks e una comprensione di base dei principi di ingegneria dei dati. I lettori dovranno avere una conoscenza pratica di Python e una certa esperienza di SQL in PySpark e Spark SQL.