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Spark : Valorisez vos données en temps réel avec Spark ML et Hadoop (Etudes, développement, intégration)

Spark : Valorisez vos données en temps réel avec Spark ML et Hadoop (Etudes, développement, intégration)

parRomain Jouin
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Depuis France

Cho
5,0 sur 5 étoiles PARFAIT
Commenté en France 🇫🇷 le 19 février 2020
Achat vérifié
Bon livre sur spark.
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TCHINDA NOUWOP Simone
4,0 sur 5 étoiles Clair et concis
Commenté en France 🇫🇷 le 22 février 2020
Ce ouvrage est, de mon point de vue personnel, un bonheur à lire.
L'introduction, est claire et concise.
Les notions abordées sont expliquées de façon à ce que ce soit compréhensible, même pour ceux-là qui possèdent juste des notions générales sur spark.

Le livre me donne envie d'essayer Spark, sur quelques calculs analytiques poussés et embarquant des données massives, ne serait-ce que pour accélérer les temps de calcul et optimiser certains dataflow.
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Francis
5,0 sur 5 étoiles Un livre assez complet sur Spark
Commenté en France 🇫🇷 le 25 janvier 2020
Ce livre sur Spark devrait intéresser les architectes big data, les ingénieurs data, les analystes data et bien entendu les data scientists. Il expose pas à pas et avec un souci du détail opérationnel les principes, l’installation, la sécurité, l’exploitation et l’utilisation d’une architecture Spark.
Il aborde de manière pragmatique : l’infrastructure sous-jacente d’un cluster Spark et sa configuration physique et logique ainsi que le stockage HDFS. Avec une étude de cas basée sur des données et des programmes disponibles sur internet, ce livre présente également l’utilisation de notebooks Jupyter avec Spark ainsi que des différents outils d’exploitation des données Spark SQL, Spark Streaming et Spark ML.
La partie Machine Learning est assez détaillée. Elle comprend une bonne introduction suivie par une étude de cas assez complète. Le plus du livre : tous les concepts et outils nécessaires à la compréhension et à la mise en œuvre font l’objet d’un rappel pédagogique.
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Pascal Tartarin
5,0 sur 5 étoiles Très bonne introduction à Spark pour Data Scientist dans un objectif de valorisation de données
Commenté en France 🇫🇷 le 18 février 2020
Le souci permanent de clarté et de pédagogie (rappels historiques, définitions, schémas et illustrations) rend la lecture de l'ouvrage particulièrement agréable.
Les étapes d'une application Spark sont détaillées pas-à-pas et l'installation est rendue accessible à quiconque maîtrisant les pré-requis définis dans l'avant-propos (Python, Linux et administration système).
La réalisation des premiers scripts Spark Core et Spark SQL sert d'introduction au projet de simulation de vélos en libre-service qui constitue le fil conducteur de l'ouvrage.
A noter que la simulation est accessible sur Github et que les instructions pour y accéder sont parfaitement détaillées.
L'avant-dernier chapitre est consacré à une étude de cas avec Spark ML qui prend en compte les enjeux métiers.
Un index récapitulant les notions et commandes utilisées complète utilement cet ouvrage de référence.
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Jerem
5,0 sur 5 étoiles Débuter rapidement sur Spark & Machine Learning
Commenté en France 🇫🇷 le 4 février 2020
Un livre qui n'est pas un pavé comme on peut le voir souvent au rayon informatique.
Qui peut se lire d'une seule traite : l'auteur fait un fil rouge d'un cas applicable en entreprise : une startup fictive de location de vélo en libre accès.
Avec pas mal d'exemples concrets, on trouve rapidement des similitudes avec la vie réelle.

Orienté clairement pour les Data Scientist en quête de valeur pour la data, il tout de même aurait mérité une impression couleur sur certains exemples parfois.
Le code dispo sur un repo est un gros plus pratique.
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Jerem
5,0 sur 5 étoiles Débuter rapidement sur Spark & Machine Learning
Commenté en France 🇫🇷 le 4 février 2020
Un livre qui n'est pas un pavé comme on peut le voir souvent au rayon informatique.
Qui peut se lire d'une seule traite : l'auteur fait un fil rouge d'un cas applicable en entreprise : une startup fictive de location de vélo en libre accès.
Avec pas mal d'exemples concrets, on trouve rapidement des similitudes avec la vie réelle.

Orienté clairement pour les Data Scientist en quête de valeur pour la data, il tout de même aurait mérité une impression couleur sur certains exemples parfois.
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JOUIN DENIS
5,0 sur 5 étoiles fort intéressant !
Commenté en France 🇫🇷 le 26 janvier 2020
Présentation très claire des concepts et du vocabulaire utilisés dans les domaines du big data et des clusters d'ordinateurs.
Le lecteur est conduit pas à pas dans la mise en œuvre de l'outil SPARK a travers un exemple explicite.
Au delà des utilisateurs de SPARK ce livre intéressera tous les informaticiens un peu curieux des dernières avancées en big data.
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