入門ＰｙＳｐａｒｋ　ＰｙｔｈｏｎとＪｕｐｙｔｅｒで活用するＳｐａｒｋ２エコシステム

ＰｙｔｈｏｎからＳｐａｒｋを利用するための機能、ＰｙＳｐａｒｋを使いこなすテクニックとノウハウ。はじめに高速になったＳｐａｒｋ２．０の特徴とアーキテクチャを解説し、構造化及び非構造化データの読み取り、ＰｙＳｐａｒｋで利用できる基本的なデータ型、ＭＬｌｉｂとＭＬパッケージによる機械学習モデルの構築を説明。ＧｒａｐｈＦｒａｍｅｓを使ったグラフの操作、ストリーミングデータの読み取り、クラウドへのモデルのデプロイなどの方法を豊富なサンプルと一緒に学ぶ。ローカルでのＳｐａｒｋ＋Ｐｙｔｈｏｎ＋Ｊｕｐｙｔｅｒ環境の構築方法も紹介。

Ａｐａｃｈｅ　ＳｐａｒｋをＰｙｔｈｏｎから使うための方法とノウハウを網羅！
ＰｙＳｐａｒｋとはＳｐａｒｋを実行するためのＰｙｔｈｏｎ　ＡＰＩです。インメモリ（ソフトウェアを実行する際、使用するプログラムやデータのすべてをメモリ上に読み込み、ハードディスクなどの外部記憶装置を使わないこと）で高速に分散処理ができるフレームワークで、ＭＬｌｉｂという機械学習ライブラリが利用できることなどから注目されています。本書は、Ａｐａｃｈｅ　ＳｐａｒｋをＰｙｔｈｏｎから使うための方法とノウハウを書いた書籍です。

目次

１章　Ｓｐａｒｋを理解する
２章　耐障害性分散データセット
３章　ＤａｔａＦｒａｍｅ
４章　データのモデリングの準備
５章　ＭＬｌｉｂ
６章　ＭＬパッケージ
７章　ＧｒａｐｈＦｒａｍｅｓ
８章　ＴｅｎｓｏｒＦｒａｍｅｓ
９章　Ｂｌａｚｅによるポリグロットパーシステンス
１０章　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ　Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ
１１章　Ｓｐａｒｋアプリケーションのパッケージ化

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