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[美] 卡劳（HoldenKarau）等著王道远译 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115403094

商品编码：10006181966

出版时间：2015-09-01

作  者:(美)卡劳(Holden Karau) 等 著;王道远 译 著作 定  价:59 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2015年09月01日 页  数:210 装  帧:平装 ISBN:9787115403094

Spark开发者出品！
《Spark快速大数据分析》是一本为Spark初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅有且只有于Spark的用法，它对Spark的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。
本书介绍了开源集群计算系统Apache Spark，它可以加速数据分析的实现和运行。利用Spark，你可以用Python、Java以及Scala的简易API来快速操控大规模数据集。
本书由Spark等

●推荐序    xi
●译者序    xiv
●序    xvi
●前言    xvii
●第1章  Spark数据分析导论    1
●1.1  Spark是什么    1
●1.2  一个大一统的软件栈    2
●1.2.1  Spark Core    2
●1.2.2  Spark SQL    3
●1.2.3  Spark Streaming    3
●1.2.4  MLlib    3
●1.2.5  GraphX    3
●1.2.6  集群管理器    4
●1.3  Spark的用户和用途    4
●1.3.1  数据科学任务    4
●1.3.2  数据处理应用    5
●1.4  Spark简史    5
●1.5  Spark的版本和发布    6
●1.6  Spark的存储层次    6
●第2章  Spark下载与入门    7
●部分目录

内容简介

本书由 Spark 开发者及核心成员共同打造，讲解了网络大数据时代应运而生的、能高效迅捷地分析处理数据的工具——Spark，它带领读者快速掌握用 Spark 收集、计算、简化和保存海量数据的方法，学会交互、迭代和增量式分析，解决分区、数据本地化和自定义序列化等问题。 (美)卡劳(Holden Karau) 等 著;王道远 译 著作 Holden Karau，是Databricks的软件开发工程师，活跃于开源社区。她还著有《Spark快速数据处理》。

《星辰大海的征途：数据洪流中的价值挖掘》 在信息爆炸的时代，数据早已不再仅仅是冰冷的数字，它们是洞察市场趋势的眼睛，是优化运营效率的指南，是驱动商业决策的引擎。然而，如何驾驭汹涌而来的数据洪流，从中提炼出真正有价值的信息，并将其转化为切实的商业效益，始终是困扰着无数企业和研究者的核心难题。 《星辰大海的征途：数据洪流中的价值挖掘》并非一本讲述特定技术工具如何使用的手册，它是一场关于数据认知、方法论构建和实践智慧的深度探索。这本书聚焦于数据分析的哲学思考、核心原则以及如何在复杂多变的数据环境中构建一套行之有效的价值挖掘体系。它旨在带领读者穿越技术的光鲜外衣，直抵数据分析的本质，理解“为何”比“如何”更重要，并学会如何在看似无边无际的数据海洋中，确立清晰的目标，找到正确的航向，最终抵达价值的彼岸。 第一篇：观海察势——数据背后的逻辑与哲学 本篇将首先带领读者跳出技术的束缚，回归到对数据本质的理解。我们不会花费篇幅去讲解SQL语句的语法，也不会深入分析某个算法的实现细节。相反，我们将探讨： 数据即信息，信息即洞察： 什么是真正的数据价值？它如何从原始数据中孕育而出？我们将讨论数据的多维度性、动态性以及价值的相对性。例如，一个企业的销售数据，在不同的上下文中，其所代表的价值可能截然不同。对消费者行为的精准分析，可以转化为定制化营销的基石；对供应链环节的精细洞察，则能直接优化库存和物流成本。 从“大数据”到“大洞察”： 强调大数据不仅仅是数量的庞大，更在于其蕴含的复杂关系和潜在模式。我们将探讨如何从海量、异构、实时的数据中识别出关键的信号，过滤掉噪音。这涉及到对业务场景的深刻理解，以及对数据质量的严苛要求。一个看似微不足道的异常值，可能隐藏着一个重大的市场机会或潜在的风险。 价值导向的分析思维： 任何数据分析活动都应始于明确的业务目标。我们将强调“目标驱动”的分析原则，即所有的分析工作都应围绕着解决实际问题、实现商业价值而展开。这就需要分析师不仅具备技术能力，更要拥有跨领域的商业敏感度。例如，为了提升用户留存率，我们需要分析用户活跃度、流失原因、产品使用习惯等，而不仅仅是展示用户数量的增长。 统计学与概率论的基石： 虽然不进行深奥的数学推导，但我们将阐述统计学和概率论在数据分析中的基础性作用。理解均值、方差、相关性、回归等基本概念，是解读数据、避免误读的关键。例如，仅仅看到用户评分的平均值，并不能完全反映产品的受欢迎程度，还需要考虑评分的分布和波动性。 认知偏差与数据解读： 人类的认知往往存在各种偏差，这些偏差在解读数据时可能被放大，导致错误的结论。我们将探讨一些常见的认知偏差，如幸存者偏差、确认偏差等，并提出在数据分析过程中如何保持客观、审慎的态度，以避免陷入误区。例如，只关注成功案例来分析产品推广策略，而忽略了大量失败的尝试，可能会得出错误的结论。 第二篇：筑基立业——构建高效的数据分析框架 本篇将聚焦于构建一个灵活、可扩展且能够适应不同场景的数据分析框架。我们不会直接教授如何部署一个分布式计算集群，而是着重于方法论和流程的设计： 清晰的问题定义与假设： 任何成功的分析都始于一个清晰、可衡量的问题定义。我们将指导读者如何将模糊的业务需求转化为具体、可操作的分析问题，并围绕这些问题构建可验证的假设。一个好的问题定义，就像是为数据分析设定了明确的GPS导航目标。 数据采集与治理的艺术： 高质量的数据是分析的基础。我们将探讨不同类型数据的采集方式，并强调数据清洗、去重、标准化等数据治理的重要性。无效或错误的数据，只会产出无效或错误的分析结果。例如，在进行用户画像分析前，需要确保用户ID的唯一性、信息的完整性和准确性。 探索性数据分析（EDA）的精髓： EDA是理解数据、发现模式、产生新假设的关键步骤。我们将介绍可视化工具在EDA中的应用，如何通过图表直观地展示数据分布、变量关系以及潜在的异常值。通过散点图、直方图、箱线图等，我们可以快速发现数据中的规律和问题。 特征工程的创造力： 好的特征是模型成功的关键。我们将探讨如何从原始数据中提取、组合、转换出更有信息量的特征。这需要结合业务理解和创造性思维，将抽象的概念转化为可量化的指标。例如，将用户的购买频率、平均消费金额、最近一次购买时间等信息，组合成一个“用户价值”的特征。 模型选择与评估的原则： 我们将简要介绍不同类型分析任务（如预测、分类、聚类）所适用的模型类别，并侧重于模型选择的原则，如模型的解释性、可扩展性、预测精度等。更重要的是，我们将强调模型评估的重要性，以及如何避免过拟合和欠拟合。一个模型的好坏，不在于其多复杂，而在于其能否在实际场景中提供可靠的预测。 迭代与反馈的闭环： 数据分析不是一次性的工作，而是一个持续迭代、不断优化的过程。我们将强调建立分析反馈机制的重要性，将分析结果应用于业务实践，并根据反馈不断调整和完善分析模型和方法。 第三篇：驭浪而行——数据价值的落地与实现 本篇将是全书的升华，我们将探讨如何将数据分析的成果转化为实际的商业价值，并使其在组织内形成良性循环： 数据可视化与沟通的桥梁： 再精妙的分析，如果无法有效地传达给决策者，其价值将大打折扣。我们将强调清晰、直观的数据可视化在沟通中的作用，以及如何将复杂的分析结果转化为易于理解的业务洞察。一个好的图表，可以瞬间让业务人员理解数据背后的故事。 将洞察转化为行动： 数据分析的最终目的是指导行动。我们将探讨如何将分析得出的洞察转化为具体的业务策略和行动计划。这需要分析师与业务部门之间的紧密协作，确保分析结果能够真正落地。例如，通过用户分群分析，我们可以为不同用户群体制定差异化的营销策略。 构建数据驱动的文化： 数据驱动的决策并非仅仅依赖于少数的数据分析师，而是需要渗透到组织的各个层面。我们将探讨如何推动组织内部的数据素养提升，鼓励各部门基于数据进行决策，并形成一种拥抱数据、信任数据的文化氛围。 量化分析的ROI： 任何数据项目都应有其投资回报（ROI）。我们将探讨如何衡量数据分析项目的价值，并证明其对业务增长和效率提升的贡献。这有助于争取更多的资源和支持，推动数据分析在组织内的进一步发展。 伦理与隐私的考量： 在追求数据价值的同时，我们必须高度重视数据伦理和隐私保护。我们将探讨在数据分析过程中可能遇到的伦理挑战，以及如何建立负责任的数据使用规范，确保数据分析的健康发展。 《星辰大海的征途：数据洪流中的价值挖掘》并非一本僵化的技术教程，它是一本引领思想、激发智慧的读物。它鼓励读者以开放的心态，去拥抱数据带来的机遇，以审慎的态度，去应对数据带来的挑战。通过本书，你将学会如何跳出工具的限制，站在战略的高度，去理解数据分析的精髓，并最终掌握在数据的海洋中，发现宝藏，扬帆远航的艺术。这趟征途，将引领你到达一个数据赋能、价值无限的全新境界。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在互联网公司摸爬滚打多年的数据科学家，我见证了大数据技术的飞速发展，也亲手使用过多种分布式计算框架。Spark 的出现无疑是大数据领域的一大进步，但我总觉得，要真正将其潜力发挥到极致，还需要一些更深入、更系统化的指导。《Spark快速大数据分析》这个书名，让我对它充满了期待。我特别想知道，书中是否会深入探讨 Spark 在内存计算方面的独到之处，比如 Shuffle 过程的优化、数据序列化与反序列化的选择，以及如何有效地利用缓存来加速迭代计算。对于那些需要处理非结构化数据或半结构化数据的场景，书中是否会提供关于 Spark SQL 和 DataFrame API 的高级技巧，例如 UDF 的编写和优化、窗口函数的应用，以及如何利用 Catalyst 优化器来提升查询性能？我更关心的是，书中能否分享一些在实际项目中，如何将 Spark 应用于复杂的特征工程、模型训练和在线预测的经验，例如如何处理高维稀疏数据、如何实现分布式参数服务器、以及如何构建可扩展的实时推荐系统。这本书能否成为我提升 Spark 应用能力、突破技术瓶颈的“利器”，我拭目以待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，恰好填补了我近期在处理复杂数据分析任务时遇到的一个瓶颈。我一直对 Spark 的分布式计算能力有所耳闻，但实际应用中，总觉得有些“不得要领”，尤其是在处理那些对实时性要求极高、数据量又呈指数级增长的场景时，我总感觉自己的技术栈不够扎实，难以充分发挥 Spark 的潜力。这本书的“快速大数据分析”这个定位，正是我所急需的。我特别想了解，书中会否涉及 Spark Streaming 或 Structured Streaming 的高级用法，比如如何高效地处理滑动窗口操作、状态管理，以及如何与 Kafka、Kinesis 等消息队列进行无缝集成。另外，对于那些需要进行大规模图计算或机器学习的场景，Spark MLlib 和 GraphX 的实操技巧是否会被深入探讨？我非常希望书中能提供一些具体的代码示例，能够让我快速上手，并且在书中找到启发，将 Spark 应用到我正在负责的推荐系统、反欺诈系统等项目中，从而显著提升分析的深度和广度。我期待这本书能够帮助我构建更健壮、更高效的大数据分析流水线，克服数据处理过程中的性能瓶颈，真正实现“快速”分析的目标。

评分☆☆☆☆☆

说实话，作为一名初学者，我对 Spark 的认识还停留在“听说过”的阶段，对于它到底能做什么，以及如何才能真正地“用起来”，感到有些茫然。而《Spark快速大数据分析》这个书名，听起来就非常接地气，而且“快速”这个词，对于刚接触大数据领域的我来说，无疑具有极大的吸引力。我最希望这本书能够从最基础的概念讲起，例如 Spark 的基本架构、核心组件（如 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX）的作用和关系，以及它们是如何协同工作的。我希望它能用最通俗易懂的语言，结合清晰的图示，解释清楚 Spark 的分布式原理，比如任务调度、数据分区、容错机制等。当然，最关键的是，我希望书中能够提供大量的入门级代码示例，让我能够跟着书本一步步地搭建环境、编写代码、运行程序，亲身体验 Spark 的强大之处。对于我这样的小白来说，一本能够降低学习门槛，并且能让我快速掌握 Spark 基本操作的书，绝对是学习路上的“指路明灯”。我期待这本书能够带我进入 Spark 的世界，让我不再畏惧大数据，而是充满信心地去探索和应用它。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《Spark快速大数据分析》着实让我眼前一亮。作为一名长期在一线摸爬滚打的数据工程师，我太明白在海量数据面前，效率意味着什么了。过去几年，我经历了各种大数据处理框架的兴衰，也踩过不少坑。这本书的标题就直击要害，“快速”这个词，听着就让人热血沸腾。我最期待的是它能在具体的技术细节上给出清晰的指导，比如如何优化Spark作业以达到最佳性能，书中会不会深入剖析Spark的RDD、DataFrame、Dataset API在不同场景下的最优使用方式？我尤其关心的是，它会不会提供一些实用的案例，展示如何在真实的大数据项目中运用Spark解决实际问题，而不是停留在理论层面。比如，在 ETL 流程、实时流处理、机器学习模型训练等方面，Spark是如何发挥其优势的？我希望这本书能像一位经验丰富的老司机，不仅教会我 Spark 的基本驾驶技巧，更能传授一些“赛道秘籍”，让我能够游刃有余地驾驭大数据这匹“野马”。尤其对于我们这种需要快速迭代、不断优化项目的团队来说，一本能够显著提升开发效率、减少踩坑几率的书，简直就是雪中送炭。我期待书中能有关于 Spark 集群调优、内存管理、分布式算子原理的深入讲解，能够帮助我理解 Spark 背后的运行机制，从而更好地进行故障排查和性能调优。

评分☆☆☆☆☆

《Spark快速大数据分析》这个书名，一下子就抓住了我痛点。在数据量爆炸式增长的今天，如何在有限的时间内从海量数据中挖掘出有价值的信息，是每一个数据分析师和工程师都面临的严峻挑战。我一直对 Spark 的高性能和易用性有所耳闻，但实际工作中，总觉得自己在 Spark 的应用上还不够“快”，不够“深入”。我特别希望这本书能够提供一些关于 Spark 集群部署、配置和监控的实用建议，帮助我搭建一个稳定、高效的 Spark 环境。而且，对于大数据分析中常见的 ETL（提取、转换、加载）任务，书中是否会提供一些基于 Spark 的最佳实践和优化技巧，比如如何设计高效的数据管道，如何处理数据倾斜，以及如何利用 Spark SQL 进行复杂的数据清洗和转换？另外，在实时数据分析方面，我非常期待书中能够深入讲解 Spark Streaming 或 Structured Streaming 的高级特性，比如如何实现精确一次（exactly-once）语义，如何处理复杂事件流，以及如何与各种实时数据源进行集成。我希望这本书能够像一个经验丰富的大数据专家，能够给我提供一套行之有效的 Spark 应用解决方案，让我真正实现“快速”大数据分析的目标。

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入门级，python 代码较少

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就是物流太慢了慢哭

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不错的书，推荐

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还不错，作为入门了解

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Spark快速大数据分析，大数据现在很火哎，好好学习吧

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大数据分析工具Spark，准备系统地理论学习

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还不错

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非常好