[align=center]
Deploying Spark ML Pipelines in Production on AWS
MP4 | Video: AVC 1920x1080 | Audio: AAC 48KHz 2ch | Duration: 23M | 818 MB
Genre: eLearning | Language: English

Перевод искры приложения в локальной среде, которая требует производственный кластер в облаке, чтобы установить ряд важных шагов, в том числе издание артефакты, зависимости и определить шаги в трубопроводе[/center]

это видео представляет собой практическое руководство по процессу предоставления искры мл труб в производстве. Вы узнаете, как создать конвейер, который поддерживает модели-воспроизводимость-сделают ваши модели машинного обучения, являются более надежными-и, как вы обновите ваш трубопровод, последовательно, в качестве основного изменения данных. Слушатель должен иметь базовые знания в следующем: в Scala или Python; на отдых, в hadoop, Spark или панды; СБТ или maven; веб-сервисами Amazon, как С3, ЭМР, ЕС2; Баш, docker и.
Чтобы понять, как различные облачные экосистемы компоненты взаимодействуют (т. е. Амазон С3, ЭМР, ec2 и т. д.) знаю
вы, как архитекторы, чтобы обнаружить компоненты облачной экосистемы в сквозной модели трубопровода
писать вам возможности и пределы зажигания в разработке сквозной модели трубопровода
, чтобы узнать, публиковать, развернуть для организации ЭТЛ процесс с огоньком на aws с помощью ЭМР
понять, как создать конвейер, который поддерживает модель, воспроизводимость и надежность

download скачать
uploadgig

https://uploadgig.com/file/download скачать/5fac3421a62f01aa/RmISVEH3_DeployingSparkMLPipelinesinProductiononAWS.rar

nitroflare

https://nitroflare.com/view/5E393AAA9C10C47/RmISVEH3_DeployingSparkMLPipelinesinProductiononAWS.rar

rapidgator

https://rapidgator.net/file/be6d7ddd7b77cb2211f74da75bfc6f11/RmISVEH3_DeployingSparkMLPipelinesinProductiononAWS.rar.html

turbobit

https://turbobit.net/l2nq3nrg74zb/RmISVEH3_DeployingSparkMLPipelinesinProductiononAWS.rar.html