e-Book | Spark: The Definitive Guide (Bill Chambers / Matei Zaharia)

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• Uma visão técnica detalhada sobre o Apache Spark, escrita diretamente pelos criadores originais da ferramenta.

• Explora a fundo os módulos do processamento de big data, indo desde as APIs de DataFrames estruturados até o Machine Learning.

• 1. e-Book | Learning Spark (Jules S. Damji / Brooke Wenig / Tathagata Das / Denny Lee)
• 2. e-Book | Data Pipelines Pocket Reference (James Densmore)
• 3. e-Book | Building Event-Driven Microservices (Adam Bellemare)
• 4. e-Book | Kafka: The Definitive Guide (Neha Narkhede / Gwen Shapira / Todd Palino)
• 5. e-Book | Streaming Systems (Tyler Akidau / Slava Chernyak / Reuven Lax)
• 6. e-Book | Data Management at Scale (Piethein Strengholt)
• 7. e-Book | Database Internals (Alex Petrov)
• 8. e-Book | The Data Warehouse Toolkit (Ralph Kimball / Margy Ross)
• 9. e-Book | SQL Performance Explained (Markus Winand)
• 10. e-Book | Seven Databases in Seven Weeks (Eric Redmond / Jim R. Wilson)
• 11. e-Book | Spark: The Definitive Guide (Bill Chambers / Matei Zaharia)
• 12. e-Book | High Performance MySQL (Silvia Botros / Jeremy Tinley)
• 13. e-Book | The Pragmatic Programmer (Andrew Hunt / David Thomas)
• 14. e-Book | A Philosophy of Software Design (John Ousterhout)
• 15. e-Book | Designing Data-Intensive Applications (Martin Kleppmann)
• 16. e-Book | Working Effectively with Legacy Code (Michael Feathers)
• 17. e-Book | Fundamentals of Data Engineering (Joe Reis / Matt Housley)
• 18. e-Book | Data Mesh (Zhamak Dehghani)

• É considerada a referência máxima para quem deseja dominar o processamento distribuído em larga escala na nuvem.

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