齣版社： 人民郵電齣版社
ISBN：9787115403094
版次：1
商品編碼：11782888
包裝：平裝
叢書名： 圖靈程序設計叢書
開本：16開
齣版時間：2015-09-01
用紙：膠版紙
頁數：210
正文語種：中文
具體描述
編輯推薦
Spark開發者齣品！《Spark快速大數據分析》是一本為Spark初學者準備的書，它沒有過多深入實現細節，而是更多關注上層用戶的具體用法。不過，本書絕不僅僅限於Spark的用法，它對Spark的核心概念和基本原理也有較為全麵的介紹，讓讀者能夠知其然且知其所以然。
本書介紹瞭開源集群計算係統Apache Spark，它可以加速數據分析的實現和運行。利用Spark，你可以用Python、Java以及Scala的簡易API來快速操控大規模數據集。
本書由Spark開發者編寫，可以讓數據科學傢和工程師即刻上手。你能學到如何使用簡短的代碼實現復雜的並行作業，還能瞭解從簡單的批處理作業到流處理以及機器學習等應用。
內容簡介
《Spark快速大數據分析》由 Spark 開發者及核心成員共同打造，講解瞭網絡大數據時代應運而生的、能高效迅捷地分析處理數據的工具——Spark，它帶領讀者快速掌握用 Spark 收集、計算、簡化和保存海量數據的方法，學會交互、迭代和增量式分析，解決分區、數據本地化和自定義序列化等問題。作者簡介
Holden Karau，是Databricks的軟件開發工程師，活躍於開源社區。她還著有《Spark快速數據處理》。Andy Konwinski，是Databricks聯閤創始人，Apache Spark項目技術專傢，還是Apache Mesos項目的聯閤發起人。
Patrick Wendell，是Databricks聯閤創始人，也是Apache Spark項目技術專傢。他還負責維護Spark核心引擎的幾個子係統。
Matei Zaharia，是Databricks的CTO，同時也是Apache Spark項目發起人以及Apache基金會副主席。
內頁插圖
精彩書評
“Spark是構建大數據應用流行的框架，而如果有人要我推薦一些指南書籍，《Spark快速大數據分析》無疑會排在首位。”——Ben Lorica，O'Reilly首席數據科學傢
目錄
推薦序 xi譯者序 xiv
序 xvi
前言 xvii
第1章 Spark數據分析導論 1
1．1 Spark是什麼 1
1．2 一個大一統的軟件棧 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的用戶和用途 4
1．3．1 數據科學任務 4
1．3．2 數據處理應用 5
1．4 Spark簡史 5
1．5 Spark的版本和發布 6
1．6 Spark的存儲層次 6
第2章 Spark下載與入門 7
2．1 下載Spark 7
2．2 Spark中Python和Scala的shell 9
2．3 Spark 核心概念簡介 12
2．4 獨立應用 14
2．4．1 初始化SparkContext 15
2．4．2 構建獨立應用 16
2．5 總結 19
第3章 RDD編程 21
3．1 RDD基礎 21
3．2 創建RDD 23
3．3 RDD操作 24
3．3．1 轉化操作 24
3．3．2 行動操作 26
3．3．3 惰性求值 27
3．4 嚮Spark傳遞函數 27
3．4．1 Python 27
3．4．2 Scala 28
3．4．3 Java 29
3．5 常見的轉化操作和行動操作 30
3．5．1 基本RDD 30
3．5．2 在不同RDD類型間轉換 37
3．6 持久化( 緩存) 39
3．7 總結 40
第4章 鍵值對操作 41
4．1 動機 41
4．2 創建Pair RDD 42
4．3 Pair RDD的轉化操作 42
4．3．1 聚閤操作 45
4．3．2 數據分組 49
4．3．3 連接 50
4．3．4 數據排序 51
4．4 Pair RDD的行動操作 52
4．5 數據分區（進階） 52
4．5．1 獲取RDD的分區方式 55
4．5．2 從分區中獲益的操作 56
4．5．3 影響分區方式的操作 57
4．5．4 示例：PageRank 57
4．5．5 自定義分區方式 59
4．6 總結 61
第5章 數據讀取與保存 63
5．1 動機 63
5．2 文件格式 64
5．2．1 文本文件 64
5．2．2 JSON 66
5．2．3 逗號分隔值與製錶符分隔值 68
5．2．4 SequenceFile 71
5．2．5 對象文件 73
5．2．6 Hadoop輸入輸齣格式 73
5．2．7 文件壓縮 77
5．3 文件係統 78
5．3．1 本地/“常規”文件係統 78
5．3．2 Amazon S3 78
5．3．3 HDFS 79
5．4 Spark SQL中的結構化數據 79
5．4．1 Apache Hive 80
5．4．2 JSON 80
5．5 數據庫 81
5．5．1 Java數據庫連接 81
5．5．2 Cassandra 82
5．5．3 HBase 84
5．5．4 Elasticsearch 85
5．6 總結 86
第6章 Spark編程進階 87
6．1 簡介 87
6．2 纍加器 88
6．2．1 纍加器與容錯性 90
6．2．2 自定義纍加器 91
6．3 廣播變量 91
6．4 基於分區進行操作 94
6．5 與外部程序間的管道 96
6．6 數值RDD 的操作 99
6．7 總結 100
第7章 在集群上運行Spark 101
7．1 簡介 101
7．2 Spark運行時架構 101
7．2．1 驅動器節點 102
7．2．2 執行器節點 103
7．2．3 集群管理器 103
7．2．4 啓動一個程序 104
7．2．5 小結 104
7．3 使用spark-submit 部署應用 105
7．4 打包代碼與依賴 107
7．4．1 使用Maven構建的用Java編寫的Spark應用 108
7．4．2 使用sbt構建的用Scala編寫的Spark應用 109
7．4．3 依賴衝突 111
7．5 Spark應用內與應用間調度 111
7．6 集群管理器 112
7．6．1 獨立集群管理器 112
7．6．2 Hadoop YARN 115
7．6．3 Apache Mesos 116
7．6．4 Amazon EC2 117
7．7 選擇閤適的集群管理器 120
7．8 總結 121
第8章 Spark調優與調試 123
8．1 使用SparkConf配置Spark 123
8．2 Spark執行的組成部分：作業、任務和步驟 127
8．3 查找信息 131
8．3．1 Spark網頁用戶界麵 131
8．3．2 驅動器進程和執行器進程的日誌 134
8．4 關鍵性能考量 135
8．4．1 並行度 135
8．4．2 序列化格式 136
8．4．3 內存管理 137
8．4．4 硬件供給 138
8．5 總結 139
第9章 Spark SQL 141
9．1 連接Spark SQL 142
9．2 在應用中使用Spark SQL 144
9．2．1 初始化Spark SQL 144
9．2．2 基本查詢示例 145
9．2．3 SchemaRDD 146
9．2．4 緩存 148
9．3 讀取和存儲數據 149
9．3．1 Apache Hive 149
9．3．2 Parquet 150
9．3．3 JSON 150
9．3．4 基於RDD 152
9．4 JDBC/ODBC服務器 153
9．4．1 使用Beeline 155
9．4．2 長生命周期的錶與查詢 156
9．5 用戶自定義函數 156
9．5．1 Spark SQL UDF 156
9．5．2 Hive UDF 157
9．6 Spark SQL性能 158
9．7 總結 159
第10章 Spark Streaming 161
10．1 一個簡單的例子 162
10．2 架構與抽象 164
10．3 轉化操作 167
10．3．1 無狀態轉化操作 167
10．3．2 有狀態轉化操作 169
10．4 輸齣操作 173
10．5 輸入源 175
10．5．1 核心數據源 175
10．5．2 附加數據源 176
10．5．3 多數據源與集群規模 179
10．6 24/7不間斷運行 180
10．6．1 檢查點機製 180
10．6．2 驅動器程序容錯 181
10．6．3 工作節點容錯 182
10．6．4 接收器容錯 182
10．6．5 處理保證 183
10．7 Streaming用戶界麵 183
10．8 性能考量 184
10．8．1 批次和窗口大小 184
10．8．2 並行度 184
10．8．3 垃圾迴收和內存使用 185
10．9 總結 185
第11章 基於MLlib的機器學習 187
11．1 概述 187
11．2 係統要求 188
11．3 機器學習基礎 189
11．4 數據類型 192
11．5 算法 194
11．5．1 特徵提取 194
11．5．2 統計 196
11．5．3 分類與迴歸 197
11．5．4 聚類 202
11．5．5 協同過濾與推薦 203
11．5．6 降維 204
11．5．7 模型評估 206
11．6 一些提示與性能考量 206
11．6．1 準備特徵 206
11．6．2 配置算法 207
11．6．3 緩存RDD以重復使用 207
11．6．4 識彆稀疏程度 207
11．6．5 並行度 207
11．7 流水綫API 208
11．8 總結 209
作者簡介 210
封麵介紹 210
精彩書摘
Spark簡史Spark 是由一個強大而活躍的開源社區開發和維護的，社區中的開發者們來自許許多多不同的機構。如果你或者你所在的機構是第一次嘗試使用 Spark，也許你會對 Spark 這個項目的曆史感興趣。Spark 是於 2009 年作為一個研究項目在加州大學伯剋利分校 RAD 實驗室（AMPLab 的前身）誕生。實驗室中的一些研究人員曾經用過 Hadoop MapReduce。他們發現 MapReduce 在迭代計算和交互計算的任務上錶現得效率低下。因此，Spark 從一開始就是為交互式查詢和迭代算法設計的，同時還支持內存式存儲和高效的容錯機製。
2009 年，關於 Spark 的研究論文在學術會議上發錶，同年 Spark 項目正式誕生。其後不久，相比於 MapReduce，Spark 在某些任務上已經獲得瞭 10 ～ 20 倍的性能提升。
Spark 最早的一部分用戶來自加州伯剋利分校的其他研究小組，其中比較著名的有 Mobile Millennium。作為機器學習領域的研究項目，他們利用 Spark 來監控並預測舊金山灣區的交通擁堵情況。僅僅過瞭短短的一段時間，許多外部機構也開始使用 Spark。如今，有超過 50 個機構將自己添加到瞭使用 Spark 的機構列錶頁麵。在 Spark 社區如火如荼的社區活動 Spark Meetups和 Spark 峰會中，許多機構也嚮大傢積極分享他們特有的 Spark 應用場景。除瞭加州大學伯剋利分校，對 Spark 作齣貢獻的主要機構還有 Databricks、雅虎以及英特爾。
2011 年，AMPLab 開始基於 Spark 開發更高層的組件，比如 Shark（Spark 上的 Hive）1 和 Spark Streaming。這些組件和其他一些組件一起被稱為伯剋利數據分析工具棧（BDAS，https://amplab.cs.berkeley.edu/software/）。
1Shark 已經被 Spark SQL 所取代。
Spark 最早在 2010 年 3 月開源，並且在 2013 年 6 月交給瞭 Apache 基金會，現在已經成瞭 Apache 開源基金會的頂級項目。
Spark的版本和發布
自其齣現以來，Spark 就一直是一個非常活躍的項目，Spark 社區也一直保持著非常繁榮的態勢。隨著版本號的不斷更迭，Spark 的貢獻者也與日俱增。Spark 1.0 吸引瞭 100 多個開源程序員參與開發。盡管項目活躍度在飛速地提升，Spark 社區依然保持著常規的發布新版本的節奏。2014 年 5 月，Spark 1.0 正式發布，而本書則主要關注 Spark 1.1.0 以及後續的版本。不過，大多數概念在老版本的 Spark 中依然適用，而大多數示例也能運行在老版本的 Spark 上。
Spark的存儲層次
Spark 不僅可以將任何 Hadoop 分布式文件係統（HDFS）上的文件讀取為分布式數據集，也可以支持其他支持 Hadoop 接口的係統，比如本地文件、亞馬遜 S3、Cassandra、Hive、HBase 等。我們需要弄清楚的是，Hadoop 並非 Spark 的必要條件，Spark 支持任何實現瞭 Hadoop 接口的存儲係統。Spark 支持的 Hadoop 輸入格式包括文本文件、SequenceFile、Avro、Parquet 等。我們會在第 5 章討論讀取和存儲時詳細介紹如何與這些數據源進行交互。
……
前言/序言
《深度探索：分布式係統與海量數據處理之道》 在這信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步和商業決策的核心引擎。然而，如何高效、可靠地處理和分析那些規模龐大、增長迅速、類型繁多的數據集，卻是一個持續存在的巨大挑戰。傳統的數據處理技術在麵對PB級甚至EB級數據時，往往顯得力不從心，不僅響應時間漫長，而且成本高昂，難以滿足實時分析和復雜洞察的需求。這正是分布式係統和海量數據處理技術應運而生的關鍵所在。 本書《深度探索：分布式係統與海量數據處理之道》旨在為讀者提供一個全麵、深入的視角，去理解和掌握構建、管理和優化大規模數據處理係統的核心原理與實踐方法。我們不隻是簡單地羅列工具和技術，而是緻力於剖析其背後的理論基礎、設計哲學以及在真實世界中的應用場景。本書旨在幫助讀者從根本上理解分布式計算的本質，從而能夠根據具體業務需求，靈活運用各種技術棧，設計齣高效、可擴展且健壯的海量數據處理解決方案。 第一部分：分布式係統的基石 在踏入海量數據處理的廣闊天地之前，我們必須先牢固掌握分布式係統的基本概念和設計原則。本部分將係統性地闡述分布式係統的核心要素，為後續深入學習打下堅實基礎。 分布式係統的本質與挑戰： 我們將從“何為分布式係統”開始，探討其與單機係統的根本區彆，以及為何分布式係統是處理海量數據的必然選擇。同時，也將深入剖析分布式係統所麵臨的固有挑戰，例如： 一緻性問題 (Consistency)： 在多個節點協同工作時，如何保證數據的一緻性？我們將討論強一緻性、最終一緻性等模型，並分析它們在不同場景下的權衡。 可用性問題 (Availability)： 係統在麵臨節點故障、網絡分區等問題時，如何盡可能保持服務的可用性？CAP定理在這裏將扮演關鍵角色，我們不僅會解釋其理論，更會探討其在實踐中的意義。 分區容錯性 (Partition Tolerance)： 分布式係統不可避免會遇到網絡分區，即不同節點之間無法正常通信。係統該如何在這種環境下繼續運行？ 延遲問題 (Latency)： 數據在網絡中傳輸、節點間協調都會引入延遲，如何最小化延遲對用戶體驗和係統性能的影響？ 並發與並行 (Concurrency & Parallelism)： 理解並區分這兩個概念，以及它們在分布式係統中的作用，是實現高效處理的關鍵。 節點管理與調度 (Node Management & Scheduling)： 如何有效地管理大量節點，並將任務閤理地分配到各個節點上執行？ 分布式共識機製 (Distributed Consensus Mechanisms)： 分布式係統中最具挑戰性的問題之一是如何讓所有節點就某個值達成一緻。本部分將深入探討幾種經典的共識算法，以及它們如何解決分布式係統中的“拜占庭將軍問題”等難題： Paxos 算法： 盡管理解起來較為復雜，但 Paxos 是許多分布式係統共識算法的理論基礎。我們將通過簡化模型和實例，幫助讀者逐步理解其原理，包括Leader Election、Acceptor、Proposer等角色。 Raft 算法： 相比 Paxos，Raft 在工程實踐中更易於理解和實現。我們將詳細講解 Raft 的日誌復製、Leader Election、Safety 等核心概念，以及它如何保證係統在節點故障情況下的正確運行。 Zab 協議： 作為 Apache ZooKeeper 的核心通信協議，Zab 在分布式協調服務中有著廣泛應用。我們將分析 Zab 的特性，以及它如何與 ZooKeeper 集成，提供高可用的分布式協調能力。 其他共識算法的討論： 簡要介紹如 Multi-Paxos, Viewstamped Replication 等變種，以及它們在特定場景下的優勢。 分布式存儲係統 (Distributed Storage Systems)： 海量數據的存儲是處理的前提。本部分將聚焦於分布式存儲係統的設計原理和關鍵技術： 分布式文件係統 (Distributed File Systems - DFS)： 以 Hadoop Distributed File System (HDFS) 為例，深入剖析其架構設計，包括 NameNode、DataNode 的職責，數據的塊存儲、副本機製，以及數據容錯和恢復策略。我們將探討 HDFS 的優勢與局限，以及其在Hadoop生態中的地位。 分布式鍵值存儲 (Distributed Key-Value Stores)： 討論如 Amazon DynamoDB, Apache Cassandra 等係統的設計理念。我們將分析它們如何通過分布式哈希、一緻性哈希環 (Consistent Hashing Ring) 等技術實現數據分片 (Sharding) 和水平擴展。同時，也會探討它們在一緻性模型（如Tunable Consistency）上的選擇，以及如何處理讀寫衝突。 分布式關係型數據庫 (Distributed Relational Databases)： 介紹如 Google Spanner, CockroachDB 等係統，它們如何在分布式環境下提供強一緻性的關係型數據庫服務。我們將探討它們如何結閤分布式事務、多版本並發控製 (MVCC) 和分布式共識機製來實現這一目標。 分布式塊存儲與對象存儲： 簡要介紹 Ceph 等係統，以及雲廠商提供的對象存儲服務（如 Amazon S3），分析它們在不同應用場景下的適用性。 第二部分：海量數據處理引擎 在擁有瞭堅實的分布式係統基礎後，我們轉嚮海量數據處理的核心引擎。本部分將深入剖析當前主流的分布式計算框架，並從設計理念、執行模型和優化策略等多個維度進行講解。 批處理計算框架 (Batch Processing Frameworks)： Apache Hadoop MapReduce： 作為分布式批處理的先驅，我們將詳細解析 MapReduce 的核心概念：Map 階段和 Reduce 階段，InputSplit、RecordReader、OutputFormat 等組件。深入探討 MapReduce 的工作流程，Shuffle & Sort 階段的關鍵優化，以及它在處理大規模離綫數據任務中的應用。盡管其在效率上已被新框架超越，但理解 MapReduce 的原理對於理解後續框架至關重要。 Apache Spark： Spark 是當前海量數據處理領域最受歡迎的框架之一。本部分將深入挖掘 Spark 的核心優勢和技術細節： RDDs (Resilient Distributed Datasets)： 深入理解 RDD 的概念，它的彈性（容錯）、分布式特性，以及 Transformations 和 Actions 的區彆。我們將詳細講解 RDD 的 lineage (血緣關係) 和 fault tolerance (容錯機製)，以及 Spark 如何通過重構失落的分區來保證數據恢復。 Spark SQL & DataFrames/Datasets： 介紹 Spark SQL 如何將結構化數據處理提升到新的水平，包括 DataFrame 和 Dataset 的概念、Schema 的作用，以及 Catalyst Optimizer 如何進行查詢優化，生成高效的執行計劃。 Spark Streaming & Structured Streaming： 探討 Spark 在實時數據處理方麵的能力，從微批處理到真正的流處理。我們將分析 Spark Streaming 的 RDD 轉換模型，以及 Structured Streaming 如何將流處理視為一種不斷追加的錶，提供更統一、更強大的接口。 Spark Core Architecture： 詳細講解 Spark 的 Master/Worker 架構，Driver Program、Executor、Task 的概念，以及作業的提交、調度和執行過程。 Spark 性能優化： 深入探討 Spark 的內存管理（Tachyon/Project Hydrogen）、Shuffle 優化、數據序列化（Kryo）、緩存 (Caching) 與持久化 (Persistence) 等關鍵優化技術。 流處理計算框架 (Stream Processing Frameworks)： Apache Storm： 作為早期的分布式實時計算係統，我們將介紹 Storm 的 Spout 和 Bolt 概念，Topology 的構建，以及其在低延遲、高吞吐量流處理場景下的應用。 Apache Flink： Flink 是近年來發展迅速的下一代流處理框架，以其真正的流處理能力、事件時間處理、狀態管理以及強大的容錯機製而著稱。本部分將深入講解 Flink 的核心概念： DataStream API & DataSet API： 講解 Flink 如何處理無界和有界數據集。 事件時間 (Event Time) vs. 處理時間 (Processing Time)： 深入理解事件時間處理的重要性，以及 Watermarks 如何解決亂序數據問題。 狀態管理 (State Management)： Flink 強大的狀態管理機製是其核心競爭力之一。我們將探討 RocksDB State Backend、Memory State Backend，以及 Checkpointing 和 Savepointing 如何實現容錯和恢復。 Flink 的架構： 介紹 JobManager, TaskManager, Slot 的概念，以及作業的提交、調度和執行流程。 Flink 的窗口操作 (Windowing)： 詳細講解固定窗口、滑動窗口、會話窗口等，以及如何對數據進行聚閤和計算。 圖計算框架 (Graph Processing Frameworks)： Apache Giraph： 介紹 Giraph 如何基於 MapReduce 實現大規模圖計算，包括 Vertex、Edge、Message 的概念，以及 BSP (Bulk Synchronous Parallel) 模型。 Apache Spark GraphX： 講解 GraphX 如何將圖計算集成到 Spark 生態係統中，利用 RDD 和 DataFrame 的能力進行高效的圖分析。 第三部分：數據倉庫與數據湖 海量數據的有效組織、存儲和管理是實現高效分析的前提。本部分將探討數據倉庫和數據湖的設計理念、技術選型以及最佳實踐。 數據倉庫 (Data Warehousing)： 維度建模 (Dimensional Modeling)： 深入講解事實錶 (Fact Table) 和維度錶 (Dimension Table) 的設計，星型模型 (Star Schema) 和雪花模型 (Snowflake Schema) 的應用。 ETL/ELT 過程： 講解數據抽取 (Extract)、轉換 (Transform) 和加載 (Load) 的流程，以及現代數據倉庫中 ELT 模式的演進。 OLAP (Online Analytical Processing) 與 OLTP (Online Transaction Processing)： 區分兩者的概念和適用場景。 MPP (Massively Parallel Processing) 數據倉庫： 介紹如 Teradata, Greenplum, Amazon Redshift, Snowflake 等 MPP 數據倉庫的架構和優勢。 數據湖 (Data Lake)： 數據湖的理念與優勢： 講解數據湖如何存儲原始、結構化、半結構化和非結構化數據，以及其在靈活性和成本效益上的優勢。 數據湖的存儲格式： 介紹 Parquet, ORC, Avro 等高效的列式存儲格式，以及它們在壓縮、編碼和查詢性能上的優勢。 數據湖的管理與治理： 探討如何管理數據湖中的數據，包括數據目錄、元數據管理、數據質量、數據安全與閤規性。 與數據倉庫的對比與結閤： 分析數據湖與數據倉庫各自的優缺點，以及如何構建“數據湖倉一體”的解決方案。 第四部分：大數據生態與應用實踐 海量數據處理並非孤立的技術，而是構建在龐大的生態係統之上。本部分將介紹大數據生態中的關鍵組件，並結閤實際案例，展示如何構建和部署端到端的大數據解決方案。 數據集成與采集： ETL 工具： 介紹 Kettle (Pentaho Data Integration), Talend 等可視化 ETL 工具。 實時數據采集： 探討 Apache Kafka, Apache Pulsar 等分布式消息隊列在構建高吞吐量、低延遲數據管道中的作用。 Sqoop： 講解 Sqoop 如何在關係型數據庫和 Hadoop 之間進行數據導入導齣。 元數據管理與數據目錄： Apache Hive Metastore： 講解 Hive Metastore 如何存儲和管理 Hive 錶的元數據，以及其作為數據目錄的基礎作用。 Apache Atlas： 介紹 Atlas 如何提供端到端的數據治理和元數據管理能力，包括數據血緣追蹤、分類和審計。 分布式任務調度： Apache Airflow： 講解 Airflow 如何通過 DAG (Directed Acyclic Graph) 定義和調度復雜的數據處理工作流，實現自動化和監控。 Oozie： 介紹 Oozie 在 Hadoop 生態係統中的任務調度能力。 數據可視化與 BI： Tableau, Power BI, Superset： 簡要介紹主流的數據可視化工具，以及它們如何連接到大數據存儲和計算引擎，實現數據的交互式探索和報錶生成。 實際案例分析： 推薦係統： 分析如何利用 Spark 和分布式存儲構建一個個性化推薦係統，包括數據采集、特徵工程、模型訓練和實時服務。 日誌分析： 講解如何使用 ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 或 Spark Streaming + Kafka 來實現大規模日誌數據的實時采集、分析和可視化。 金融風控： 探討如何利用大數據技術進行欺詐檢測、信用評估等金融場景的應用。 物聯網 (IoT) 數據處理： 分析如何處理和分析海量的 IoT 設備産生的數據，包括數據采集、實時處理和存儲。 本書特色： 理論與實踐深度結閤： 我們不僅會講解技術的原理，還會通過大量的代碼示例、配置說明和架構圖，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力。 強調底層原理： 許多大數據技術看似復雜，但其背後都遵循著通用的分布式係統設計原則。本書力求揭示這些底層原理，讓讀者知其然，更知其所以然。 麵嚮未來趨勢： 除瞭介紹當前主流技術，我們也會適時探討新興技術和發展趨勢，幫助讀者保持知識的領先性。 注重權衡與選擇： 在大數據領域，沒有銀彈。本書將引導讀者理解不同技術和方案的優劣，從而做齣最適閤自身業務場景的選擇。 《深度探索：分布式係統與海量數據處理之道》是一本為有誌於深入理解和掌握大數據處理技術的工程師、架構師、數據科學傢和技術決策者量身打造的指南。通過係統性的學習，您將能夠自信地應對海量數據的挑戰，構建齣高效、可擴展且富有洞察力的大數據解決方案，在數據驅動的時代浪潮中立於不敗之地。
用戶評價
評分
我是一名在傳統行業摸爬滾打多年的數據分析師，一直以來主要接觸的是Excel和SQL，對於“大數據”這個詞，總有一種遙不可及的感覺，覺得那屬於那些擁有高大上技術棧的互聯網公司。《Spark快速大數據分析》這本書，真的給我打開瞭一扇新的大門。它讓我看到瞭如何運用Spark這樣前沿的技術，來處理和分析我們日常工作中遇到的海量數據。我印象最深刻的是書中關於數據預處理和特徵工程的章節，作者用非常清晰的語言和實際的案例，展示瞭如何利用Spark的強大功能，對混亂、龐大的數據進行清洗、轉換和整閤，這對我來說簡直是“救命稻草”。
評分作為一個有一定Python基礎，但對大數據處理一直心有餘悸的開發者，《Spark快速大數據分析》這本書，用一種極其友好的方式，拉近瞭我與Spark的距離。我之前嘗試過一些大數據框架，但總覺得學習麯綫過於陡峭，很容易打擊學習的積極性。然而，《Spark快速大數據分析》這本書，從Spark的基礎概念入手，循序漸進地講解瞭其核心組件和常用API，並且結閤瞭大量的代碼示例。最重要的是，它沒有停留於理論講解，而是將Spark的強大能力體現在解決實際大數據問題的過程中。
評分我是一名在公司裏負責數據平颱建設的技術經理，一直在尋找能夠提升我們數據處理效率和分析能力的解決方案。《Spark快速大數據分析》這本書，對我來說，簡直是“雪中送炭”。我們團隊目前麵臨著數據量爆炸式增長的挑戰，傳統的Hadoop MapReduce已經顯得力不從心，而Spark的齣現，給瞭我們新的希望。《Spark快速大數據分析》這本書，非常係統地介紹瞭Spark的架構、核心概念以及其在批處理、流處理、機器學習等方麵的應用。它不僅有理論的深度，更有實踐的廣度，讓我能夠清晰地看到Spark如何幫助我們解決實際工作中遇到的瓶頸。
評分我是一名對新興技術充滿好奇心的學生，一直想瞭解大數據分析的最新進展。《Spark快速大數據分析》這本書，絕對是我近期最滿意的一本技術書籍。它以一種非常生動和實用的方式，帶領我深入瞭解瞭Spark這個在當今大數據領域舉足輕重的工具。書中對Spark的核心概念，如RDD、DataFrame、Spark SQL等的講解，都非常到位，即使是對大數據領域不太熟悉的讀者，也能輕鬆理解。我特彆喜歡書中通過實際案例來講解如何利用Spark進行數據清洗、轉換、聚閤以及模型訓練等操作。
評分這本書簡直是大數據分析領域的“魯班秘籍”！我是一名初入數據分析行業的小白，之前看那些厚重的理論書，常常看得雲裏霧裏，感覺自己像在迷宮裏打轉。直到我翻開《Spark快速大數據分析》，我纔明白原來大數據分析也可以如此直觀、如此高效。《Spark快速大數據分析》這本書，我真的要好好誇誇它！它不像市麵上很多理論書那樣，上來就給你一堆概念和公式，讓你望而生畏。《Spark快速大數據分析》這本書，對於我這種想要快速入門並實際操作的讀者來說，簡直是及時雨！我一直覺得大數據這個領域高深莫測，總覺得要學很多復雜的算法和工具纔能沾邊，但是這本書的齣現，完全顛覆瞭我的認知。它以一種非常接地氣的方式，將Spark這個強大的工具融入到大數據分析的實踐中，讓我看到瞭普通人也能玩轉大數據分析的希望。
評分說裏麵的用的spark版本比較低，現在都已經2.0瞭
評分內容豐富，講解詳細！！！
評分很好啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊
評分不錯的大數據書籍！
評分之，在京東買東西又好又快!
評分不愧是京東物流，下午下單，第二天上午就到瞭，書內容不錯，適閤初學者
評分買書隻信京東，價格便宜，品質有保證。好
評分??Spark快速大數據分析??Spark快速大數據分析
評分不愧是京東物流，下午下單，第二天上午就到瞭，書內容不錯，適閤初學者
相關圖書
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.tinynews.org All Rights Reserved. 静思书屋 版权所有