Spark最佳實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳歡，林世飛 著

圖書標籤:

• Spark
• 大數據
• 數據處理
• 數據分析
• 性能優化
• 最佳實踐
• 分布式計算
• Scala
• Python
• Java

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115422286

版次：1

商品編碼：11923673

包裝：平裝

叢書名： 圖靈原創

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

頁數：210

正文語種：中文

編輯推薦

　　1.UCloud季昕華、Databricks連城，阿裏鬍熠，棒米科技武澤勝，騰訊肖磊靳誌輝徐羽等聯袂推薦！
　　2.騰訊專傢首次分享Spark實踐，作者均為騰訊一綫員工，擁有豐富的實戰經驗
　　3.基於真實數據，用案例分析全麵解讀大數據應用設計
　　4.騰訊傑齣研發者的Spark實踐，揭秘廣告和推薦係統核心技術

內容簡介

　　本書是Spark實戰指南，全書共分8章。前4章介紹Spark的部署、工作機製和內核，後4章分彆通過實戰項目介紹SparkSQL、SparkStreaming、SparkGraphX和SparkMLib功能模塊。此外，本書詳細介紹瞭常見的實戰問題，比如大數據環境下的配置設置、程序調優等。本書附帶的一鍵安裝腳本，更能為初學者提供很大幫助。

作者簡介

　　陳歡，騰訊傑齣程序員，15年編碼經驗，曾任職網絡安全、互聯網金融等部門，親手從零建設瞭財付通業務的Spark集群，並使之同時支持SQL、實時計算、機器學習等多種數據計算場景。他目前就職於騰訊社交與效果廣告部，從事大數據分析工作。

　　林世飛，騰訊傑齣研究員，2005年加入騰訊，先後在無綫産品、安全中心、搜索平颱、開放平颱、社交與效果廣告部等部門從事開發和團隊管理工作。他對網絡安全、搜索引擎、數據挖掘、機器學習有一定瞭解，熱衷知識傳播和分享，曾獲騰訊學院2009年年度傑齣講師。目前，他就職於社交與效果廣告部，負責廣告係統相關的研發工作。

目錄

第1 章 Spark 與大數據 1
1．1　大數據的發展及現狀　1
1．1．1　大數據時代所麵臨的問題　1
1．1．2　榖歌的大數據解決方案　2
1．1．3　Hadoop 生態係統　3
1．2　Spark 應時而生　4
1．2．1　Spark 的起源　4
1．2．2　Spark 的特點　5
1．2．3　Spark 的未來發展　6
第2　章 Spark 基礎　8
2．1　Spark 本地單機模式體驗　8
2．1．1　安裝虛擬機　8
2．1．2　安裝JDK　19
2．1．3　下載Spark 預編譯包　21
2．1．4　本地體驗Spark　22
2．2　高可用Spark 分布式集群部署　25
2．2．1　集群總覽　26
2．2．2　集群機器的型號選擇　28
2．2．3　初始化集群機器環境　29
2．2．4　部署ZooKeeper 集群　33
2．2．5　編譯Spark　35
2．2．6　部署Spark Standalone 集群　37
2．2．7　高可用Hadoop 集群　40
2．2．8　讓Spark 運行在YARN 上　40
2．2．9　一鍵部署高可用Hadoop +
Spark　集群　42
2．3　Spark 編程指南　43
2．3．1　交互式編程　43
2．3．2　RDD 創建　44
2．3．3　RDD 操作　47
2．3．4　使用其他語言開發Spark 程序　54
2．4　打包和提交　54
2．4．1　編譯、鏈接、打包　54
2．4．2　提交　56
第3　章 Spark 工作機製　58
3．1　調度管理　58
3．1．1　集群概述及名詞解釋　58
3．1．2　Spark 程序之間的調度　60
3．1．3　Spark 程序內部的調度　63
3．2　內存管理　65
3．2．1　RDD 持久化　65
3．2．2　共享變量　66
3．3　容錯機製　67
3．3．1　容錯體係概述　67
3．3．2　Master 節點失效　68
3．3．3　Slave 節點失效　69
3．4　監控管理　69
3．4．1　Web 界麵　69
3．4．2　REST API　72
3．4．3　Metrics 指標體係　73
3．4．4　其他監控工具　73
3．5　Spark 程序配置管理　73
3．5．1　Spark 程序配置加載過程　74
3．5．2　環境變量配置　74
3．5．3　Spark 屬性項配置　74
3．5．4　查看當前的配置　76
3．5．5　配置Spark 日誌　76
第4　章 Spark 內核講解　77
4．1　Spark 核心數據結構RDD　77
4．1．1　RDD 的定義　78
4．1．2　RDD 的Transformation　80
4．1．3　RDD 的Action　82
4．1．4　Shuffle　83
4．2　SparkContext　84
4．2．1　SparkConf 配置　84
4．2．2　初始化過程　85
4．2．3　其他功能接口　87
4．3　DAG 調度　87
4．3．1　DAGScheduler　87
4．3．2　TaskScheduler　90
第5　章 Spark SQL 與數據倉庫　92
5．1　Spark SQL 基礎　93
5．1．1　分布式SQL 引擎　93
5．1．2　支持的SQL 語法　97
5．1．3　支持的數據類型　98
5．1．4　DataFrame　99
5．1．5　DataFrame 數據源　103
5．1．6　性能調優　104
5．2　Spark SQL 原理和運行機製　104
5．2．1　Spark SQL 整體架構　105
5．2．2　Catalyst 執行優化器　105
5．3　應用場景：基於淘寶數據建立電商
數據倉庫　110
5．3．1　電商數據倉庫場景　111
5．3．2　數據準備和錶設計　111
5．3．3　用Spark SQL 來完成日常運營
數據分析　115
5．3．4　Spark SQL 在大規模數據下的
性能錶現　120
第6　章 Spark 流式計算　122
6．1　Spark Streaming 基礎知識　123
6．1．1　入門簡單示例　123
6．1．2　基本概念　124
6．1．3　高級操作　129
6．2　深入理解Spark Streaming　132
6．2．1　DStream 的兩類操作　132
6．2．2　容錯處理　134
6．2．3　性能調優　136
6．2．4　與Storm 的對比　137
6．3　應用場景：一個類似百度統計的流式
實時係統　139
6．3．1　Web log 實時統計場景　139
6．3．2　日誌實時采集　140
6．3．3　流式分析係統實現　140
第7　章 Spark 圖計算　149
7．1　什麼是圖計算　149
7．1．1　圖的基本概念　149
7．1．2　圖計算的應用　150
7．2　Spark GraphX 簡介　151
7．2．1　GraphX 實現　151
7．2．2　GraphX 常用API 介紹　152
7．3　應用場景：基於新浪微博數據的社交
網絡分析　153
7．3．1　社交網絡分析的主要應用　153
7．3．2　社區發現算法簡介　154
7．3．3　用GraphX 實現Louvain
算法　156
7．3．4　小試牛刀：誰是你的閨蜜　162
7．3．5　真實的場景：新浪微博關係
分析　164
第8　章 Spark MLlib　169
8．1　機器學習簡介　169
8．1．1　什麼是機器學習　169
8．1．2　機器學習示例　171
8．1．3　機器學習的基本方法　172
8．1．4　機器學習的常見技巧　173
8．1．5　機器學習參考資料　174
8．2　MLlib 庫簡介　174
8．2．1　基礎數據類型　174
8．2．2　主要的庫　175
8．2．3　附帶的示例程序　176
8．3　應用場景：搜索廣告點擊率
預估係統　178
8．3．1　應用場景　178
8．3．2　邏輯迴歸　179
8．3．3　學習算法　181
8．3．4　模型評估　184
8．3．5　數據準備　186
8．3．6　模型訓練　187
8．3．7　模型調優　195
附錄　Scala 語言參考　197

前言/序言

《高性能數據處理之道：理論、工具與實踐》 引言 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動各行各業發展的核心動力。如何高效、準確地從海量數據中提取價值，已成為衡量企業競爭力的關鍵指標。本書正是為瞭應對這一挑戰而生，它將帶領讀者深入探索高性能數據處理的理論基礎，精選當下最前沿、最實用的工具，並通過詳實的案例分析，提供一套完整的實踐指導。我們將拋開那些浮於錶麵的概念，聚焦於那些能夠真正提升數據處理效率、降低運營成本、並最終轉化為商業洞察的實際方法。 第一部分：高性能數據處理的基石——理論與原理 在著手任何技術實踐之前，深刻理解其背後的理論原理至關重要。本部分將為你構建一個堅實的基礎，讓你不僅知其然，更知其所以然。 第一章：分布式計算的本質與挑戰 分布式係統的基本概念： 我們將從最基礎的定義齣發，闡釋什麼是分布式係統，它們如何通過協同工作來處理超齣單機能力範圍的數據和計算任務。重點將放在理解分布式係統中的節點、通信、容錯、一緻性等核心要素。 數據傾斜與負載均衡： 這是分布式計算中最常見也最具破壞性的問題之一。我們將深入剖析數據傾斜的成因，例如數據分布不均、key的重復性過高等，並詳細講解如何通過預聚閤、隨機打散、join策略優化等方法來有效解決。負載均衡的概念同樣會得到深入探討，理解如何在節點之間公平地分配任務，以最大化資源利用率。 容錯與高可用性： 分布式係統 inherently 意味著故障的可能性。本章將探討各種容錯機製，如數據冗餘、副本管理、故障檢測與恢復策略，以及如何設計具有高可用性的係統，確保數據處理服務的持續穩定運行。 一緻性模型與權衡： 在分布式環境中，如何保證數據的一緻性是一個復雜的問題。我們將介紹不同的 Consistency Model，如強一緻性、最終一緻性等，並分析它們在實際應用中的優劣和適用場景。理解 CAP 定理以及它對係統設計的影響，將是本章的重要內容。 第二章：並行處理與內存計算的優勢 並行處理的原理與模式： 深入理解並行處理（Parallel Processing）是如何通過同時執行多個計算任務來加速數據處理的。我們將介紹多種並行模式，如 SIMD（Single Instruction, Multiple Data）、MIMD（Multiple Instruction, Multiple Data）以及任務並行、數據並行等。 內存計算（In-Memory Computing）的革命： 傳統的數據處理嚴重依賴磁盤I/O，速度緩慢。本章將闡述內存計算的優勢，即利用RAM的高速讀寫能力來存儲和處理數據，顯著縮短計算時間。我們將探討其在大數據處理中的關鍵作用。 數據壓縮與編碼技術： 在有限的內存和網絡帶寬下，高效的數據壓縮與編碼是提升性能的關鍵。本章將介紹 RLE、Snappy、Gzip 等常用壓縮算法，以及 Parquet、ORC 等列式存儲格式的編碼技術，並分析它們如何減少數據存儲空間和 I/O 開銷。 第三章：批處理與流處理的範式對比 批處理（Batch Processing）的精髓： 批處理適用於處理大量靜態數據，其核心在於“一次性”處理，適用於 ETL、報錶生成等場景。本章將深入分析批處理的生命周期，以及它在數據倉庫和數據湖中的應用。 流處理（Stream Processing）的實時性： 隨著業務對實時性的要求越來越高，流處理已成為不可或缺的技術。我們將探討流處理的核心概念，如事件驅動、窗口機製（滑動窗口、滾動窗口、會話窗口），以及如何處理無序和延遲的數據。 批流融閤的趨勢： 現代數據架構越來越傾嚮於批流一體化，以降低復雜性並提高效率。本章將介紹如何利用統一的平颱和模型來同時處理批數據和流數據，實現更靈活和強大的數據處理能力。 第二部分：精選高性能數據處理工具詳解 理論知識是基礎，而強大的工具則是實現高性能數據處理的利器。本部分將聚焦於當前業界主流且性能卓越的數據處理工具，進行深入的解析和實用指導。 第四章：Apache Hadoop 生態係統核心組件 HDFS：分布式文件係統的設計與優化： 詳細介紹 Hadoop 分布式文件係統（HDFS）的架構、工作原理，包括 NameNode、DataNode 的職責，以及塊（Block）的概念。我們將重點講解 HDFS 的容錯機製、數據冗餘策略，並提供配置優化建議，以提升數據讀寫性能。 YARN：資源管理與作業調度的藝術： 深入剖析 Yet Another Resource Negotiator（YARN）的角色，它是 Hadoop 集群的資源管理器和作業調度器。我們將講解 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster 的協同工作流程，並探討不同的調度器（如 FIFO、Capacity Scheduler、Fair Scheduler）如何影響作業的執行效率。 MapReduce 編程模型迴顧與實踐： 雖然新的計算引擎層齣不窮，但 MapReduce 作為分布式計算的經典模型，其核心思想仍然具有重要參考價值。我們將迴顧 MapReduce 的 Map 和 Reduce 階段，並結閤實際案例，展示如何編寫高效的 MapReduce 作業，以及它在特定場景下的局限性。 第五章：Apache Spark：內存計算的王者 Spark 核心架構與 RDD/DataFrame/Dataset： 深入解析 Spark 的驅動程序（Driver）、集群管理器（Cluster Manager）、執行器（Executor）和 Worker Node 之間的協作。重點介紹 Spark 中三個核心抽象：彈性分布式數據集（RDD）、DataFrame 和 Dataset，以及它們在數據處理中的不同優勢和應用場景。 Spark 內存管理與性能調優： 詳細講解 Spark 的內存模型，包括堆內內存、堆外內存、緩存（Caching）機製。我們將提供一係列實用的性能調優技巧，如選擇閤適的序列化器（Kryo、Java）、調整 Spark 屬性（`spark.executor.memory`、`spark.driver.memory`、`spark.shuffle.memoryFraction` 等）、閤理使用廣播變量（Broadcast Variables）和纍加器（Accumulators）。 Spark SQL：結構化數據處理利器： 重點介紹 Spark SQL 的工作原理，包括 Catalyst Optimizer 和 Tungsten Execution Engine。我們將演示如何使用 Spark SQL 進行復雜查詢，以及它如何自動優化查詢計劃以獲得最佳性能。 Spark Streaming 與 Structured Streaming： 深入講解 Spark Streaming 的微批處理模型，以及 Structured Streaming 的聲明式 API 和流-批統一模型。我們將通過實際案例，展示如何利用 Spark 構建實時數據處理管道。 Spark GraphX 與 MLlib： 簡要介紹 Spark 在圖計算（GraphX）和機器學習（MLlib）領域的應用，以及它們如何與其他 Spark 組件協同工作，實現更豐富的數據分析能力。 第六章：其他重要數據處理工具與技術 Apache Flink：下一代流處理引擎： 介紹 Flink 在流處理領域的獨特優勢，如事件時間處理、狀態管理、 Exactly-Once 語義。我們將對比 Flink 和 Spark Streaming，並分析 Flink 在低延遲、高吞吐場景下的適用性。 Apache Hive：數據倉庫與 SQL on Hadoop： 詳細講解 Hive 的架構，包括 Hive Metastore、HiveServer2、Hive Query Optimizer。我們將演示如何使用 HiveQL 進行數據查詢和分析，並探討其與 MapReduce、Spark 等計算引擎的集成。 Apache Kafka：分布式消息隊列： 介紹 Kafka 作為高性能、可擴展的分布式消息隊列的架構和核心概念，如 Topic、Partition、Producer、Consumer。我們將分析 Kafka 在實時數據管道中的作用，以及它如何與 Spark、Flink 等工具協同工作。 數據湖與數據倉庫的演進： 討論數據湖（Data Lake）和數據倉庫（Data Warehouse）的概念，以及它們在現代數據架構中的定位。我們將分析如何利用 HDFS、S3 等存儲配閤 Spark、Hive 等計算引擎，構建靈活且強大的數據處理平颱。 第三部分：高性能數據處理的實踐之道 理論和工具的掌握最終需要迴歸到實踐。本部分將通過深入的案例分析和實操指導，幫助讀者將所學知識轉化為實際能力，解決真實世界中的數據處理難題。 第七章：數據ETL（Extract, Transform, Load）優化策略 數據抽取（Extract）的效率提升： 針對不同數據源（數據庫、文件、API），提供高效的數據抽取方案。我們將討論如何利用增量抽取、並行抽取、數據過濾等技術，減少數據抽取時間和資源消耗。 數據轉換（Transform）的性能優化： 重點關注數據清洗、格式轉換、數據聚閤等核心轉換操作。我們將深入分析 Spark DataFrame/Dataset API 在數據轉換中的效率，並提供編寫高效 Spark SQL 查詢的技巧，以及如何利用 UDFs (User-Defined Functions) 時注意性能問題。 數據加載（Load）的最佳實踐： 探討如何高效地將轉換後的數據加載到目標存儲係統（如數據倉庫、數據湖、NoSQL 數據庫）。我們將分析不同加載模式（全量加載、增量加載、 Upsert）的優劣，並提供針對 Spark、Hive 等工具的加載優化建議。 數據質量與驗證： 強調在 ETL 過程中保證數據質量的重要性。我們將介紹數據校驗、數據去重、異常數據處理等方法，以確保數據的準確性和完整性。 第八章：實時數據分析與監控係統構建 實時數據管道設計： 基於 Kafka 和 Spark Streaming/Structured Streaming，設計高吞吐、低延遲的實時數據管道。我們將講解如何處理數據生産者、消費者、消息中間件、計算引擎的協同工作。 狀態管理與容錯： 在流處理中，有效管理算子狀態（如計數、聚閤）是關鍵。我們將深入探討 Spark Structured Streaming 和 Flink 的狀態管理機製，以及如何實現端到端的 Exactly-Once 語義。 實時監控與告警： 構建實時監控係統，實時跟蹤關鍵業務指標、係統性能指標。我們將介紹如何利用 Spark Streaming/Flink 結閤 Elasticsearch、Kibana 等工具，實現數據的實時可視化和告警。 延遲容忍與事件時間處理： 討論在處理實時數據時，如何有效地處理數據延遲和亂序問題，並強調事件時間（Event Time）處理的重要性。 第九章：大數據平颱性能調優與故障排查 集群資源管理與優化： 深入講解 YARN、Kubernetes 等資源管理器的配置與調優，如何閤理分配 CPU、內存、網絡資源。 作業執行計劃分析與優化： 利用 Spark UI、Flink Web UI 等工具，深入分析作業的執行計劃，識彆瓶頸。我們將講解如何解讀 DAG、Stage、Task 的執行信息，並針對性地進行優化。 分布式係統故障排查： 傳授一套係統性的故障排查方法論，從日誌分析、指標監控、代碼調試等多個維度，快速定位並解決分布式係統中的常見問題，如節點宕機、網絡問題、數據傾斜、OOM 錯誤等。 性能基準測試與持續改進： 強調建立性能基準測試的重要性，定期對係統進行壓力測試和性能評估，並根據測試結果進行持續的優化和改進。 第十章：麵嚮未來的大數據處理趨勢 雲原生大數據技術： 探討雲原生技術（如 Kubernetes、Docker）如何賦能大數據處理，以及雲廠商提供的托管大數據服務。 湖倉一體（Lakehouse）架構： 介紹湖倉一體架構的概念，它如何融閤數據湖的靈活性和數據倉庫的結構性，為數據分析提供更強大的支持。 AI與大數據融閤： 探討人工智能、機器學習如何與大數據處理相結閤，實現更智能化的數據分析和決策。 數據治理與安全： 隨著數據量的爆炸式增長，數據治理和安全問題日益突齣。我們將探討如何建立有效的數據治理體係，保障數據安全與閤規。 結語 高性能數據處理是一個持續演進的領域，本書的目標是為你提供一個全麵、深入且實用的知識體係。通過掌握本書中的理論、工具和實踐方法，你將能夠構建更強大、更高效的數據處理係統，解鎖數據的無限潛力，並在快速變化的數字化浪潮中保持領先地位。希望本書能成為你在這條探索之路上的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

拿到《Spark最佳實踐》這本厚重的書籍，我感覺像是獲得瞭一把開啓Spark世界更深層奧秘的鑰匙。雖然我纔剛剛翻開序章，但從其開篇的文字風格，我能感受到作者對於Spark技術的深刻理解和獨到見解。這本書似乎不僅僅是羅列API的使用方法，而是著力於解答“為什麼”和“如何做”，引導讀者去理解Spark的內在機製。我非常期待書中關於“Spark架構演進與未來趨勢”的探討。瞭解Spark從RDD到DataFrame/Dataset的演進過程，以及其背後的設計思想，對於理解Spark SQL等組件的優勢至關重要。此外，我希望書中能對Spark的未來發展方嚮進行預測，比如在AI和機器學習領域的進一步融閤，或者在實時計算和批處理的統一方麵有哪些新的突破。這些前瞻性的內容，能夠幫助我們保持技術的敏感度，並為未來的技術選型和學習規劃提供指引。另外，對於任何一個大數據工程師而言，如何處理和管理不斷增長的數據量，以及如何在有限的資源下實現高效的數據分析，都是永恒的挑戰。我希望《Spark最佳實踐》能夠提供關於數據分層存儲、數據生命周期管理、以及Spark與其他大數據存儲係統（如Delta Lake, Apache Iceberg）的集成方案。這些內容不僅關乎技術細節，更關乎實際項目的成本效益和可維護性。總而言之，這本書在我看來，不僅僅是學習Spark技術的一個起點，更像是一次與經驗豐富的Spark專傢的深度對話，它所提供的，將是能夠幫助我們建立起對Spark係統性的認知，並不斷提升我們解決復雜大數據問題的能力的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

剛收到這本《Spark最佳實踐》，還沒來得及深入閱讀，但從目錄和前言的風格來看，這本書的定位非常清晰。它似乎不是一本麵嚮完全零基礎的初學者，而是更側重於那些已經接觸過Spark，甚至已經在使用Spark進行項目開發，但卻在日常工作中遇到各種性能瓶頸、架構睏惑、或者想要進一步優化效率的開發者。我特彆期待書中關於集群配置、作業調優、數據存儲格式選擇（比如Parquet、ORC）、以及如何有效利用Spark的內存管理機製等方麵的深入講解。我曾經在處理海量日誌數據時，發現Spark作業的執行時間異常漫長，並且頻繁齣現OOM（內存溢齣）錯誤，那時候就非常希望能有一本權威的書籍，能夠係統性地解釋這些問題的根源，並提供行之有效的解決方案。這本書的標題“最佳實踐”讓我充滿瞭希望，它暗示瞭書中內容是經過大量實際項目檢驗和提煉的，而非空泛的理論。我希望書中能有大量的案例分析，通過具體的代碼示例和性能對比，來展示不同優化手段的效果。例如，針對數據傾斜問題，書中是否會提供多種不同的解決方案，並且分析每種方案的適用場景和優缺點？或者在數據Shuffle過程中，如何通過調整參數來減少網絡IO和磁盤IO？這些都是我迫切想要瞭解的。另外，對於Spark Streaming或Structured Streaming的用戶，書中是否也會涉及流式計算場景下的最佳實踐，例如如何處理狀態管理、如何保證Exactly-once語義、以及如何應對高峰流量衝擊等？這些內容如果能包含在內，將極大地提升這本書的價值。總的來說，我對這本書寄予厚望，希望它能成為我解決Spark開發難題的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛接觸Spark不久的開發者，我拿到《Spark最佳實踐》這本書時，內心是既興奮又有些許忐忑的。興奮在於，我渴望快速掌握Spark的精髓，而這本書的標題無疑是我尋找的“捷徑”。但忐忑在於，我擔心這本書的門檻會太高，內容太過晦澀，讓我望而卻步。然而，仔細翻閱目錄後，我發現我的擔憂似乎有些多餘。這本書似乎非常有條理地安排瞭內容，從Spark的基礎架構原理的簡要迴顧（我想這部分不會過於冗長，而是為後續的實踐打下基礎），到各種關鍵組件的深入講解，例如Spark SQL的優化，RDD API和DataFrame/Dataset API的使用權衡，以及Spark Streaming和MLlib等模塊的最佳實踐。我特彆期待書中關於“Spark SQL查詢優化”的內容，因為在實際項目中，我們經常會遇到SQL語句執行效率不高的問題，而Spark SQL作為一個核心組件，它的優化能力直接關係到整個應用的性能。書中是否會講解如何利用Catalyst Optimizer，如何編寫更高效的SQL查詢，如何利用謂詞下推、列裁剪等技術來減少計算量？另外，對於新手來說，理解Spark的執行模型，尤其是Task、Stage、Job之間的關係，以及Shuffle過程的開銷，往往是學習的難點。我希望書中能用圖文並茂的方式，清晰地解釋這些概念，並提供相關的監控和診斷工具的使用方法，幫助我們理解作業的執行流程，從而找到性能瓶頸。總而言之，這本書聽起來像是為我們這些正在成長中的Spark開發者量身定製的，它承諾提供的是一套可操作、可落地的解決方案，而不是紙上談兵的理論。

評分☆☆☆☆☆

翻開《Spark最佳實踐》的封麵，一股濃濃的“實戰派”氣息撲麵而來。雖然我還沒有機會細細品味每一頁的精髓，但從其嚴謹的結構和詳盡的章節劃分，我能預感到這本書將是一座寶藏。這本書似乎跳過瞭那些“Hello World”式的入門介紹，直接切入瞭Spark的核心應用層麵。我尤其關注書中關於“數據傾斜的終極解決方案”這一章節，因為在我過去的開發經曆中，數據傾斜絕對是導緻Spark作業效率低下的罪魁禍首之一。往往一個看似簡單的ETL任務，因為數據分布的不均，導緻部分Task長時間運行，拖慢瞭整個作業的進度，甚至使得集群資源被無效占用。書中是否會深入剖析數據傾斜産生的根本原因，例如Join操作中Key的分布、聚閤操作中的groupBy鍵的選擇等等？並且，我更期待的是書中能夠提供一整套的診斷和解決流程，從如何快速定位傾斜的Key，到各種不同的解決策略，比如局部聚閤、過濾、加鹽等，並附帶相應的代碼實現和性能評估。此外，這本書的書名“最佳實踐”也讓我聯想到，它可能會包含一些鮮為人知的、但卻極其有效的調優技巧，比如如何精細化地管理Spark的內存，包括Executor內存、Driver內存、Shuffle內存的閤理分配，以及如何利用Unsafe Memory等高級特性來進一步壓榨性能。我還想知道，書中是否會討論Spark與Hadoop生態係統中其他組件（如HDFS、Hive、Kafka）的最佳集成方式，以及在實際生産環境中，如何進行Spark集群的容錯和高可用性設計。這些都是讓一個Spark開發者從“能用”到“用好”的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

《Spark最佳實踐》這本書，光聽名字就讓人充滿瞭期待。我一直認為，掌握一項技術，不僅僅是學會它的API，更重要的是理解它背後的設計哲學和工程實踐，尤其是在大數據領域，性能和穩定性往往是決定項目成敗的關鍵。《Spark最佳實踐》似乎正是朝著這個方嚮努力。我個人特彆感興趣的部分是書中關於“Spark集群部署與監控”的章節。在實際生産環境中，如何選擇閤適的部署模式（Standalone, YARN, Mesos, Kubernetes），如何進行集群的資源分配和調度，以及如何建立一套完善的監控體係來實時掌握集群的健康狀況和作業的執行情況，這些都是至關重要的。例如，書中是否會提供關於Prometheus、Grafana等監控工具在Spark環境下的配置和使用指南？又或者，如何通過Spark UI來深入分析作業的執行細節，發現潛在的問題？此外，對於企業級應用來說，數據安全和治理也是不容忽視的環節。我希望書中能夠涉及Spark在安全性方麵的最佳實踐，比如如何進行身份認證和授權，如何加密敏感數據，以及如何與Kerberos等安全框架集成。同時，書中也應該包含一些關於Spark在生産環境中如何實現高可用性和災難恢復的策略，例如Driver的HA方案，Executor的容錯機製，以及數據持久化和備份的建議。這本書如果能覆蓋到這些方麵，那它就不僅僅是一本技術手冊，更是一份指導我們在生産環境中穩健運行Spark應用的寶典。

評分☆☆☆☆☆

東西超級喜歡。特彆超值。京東的物流不是吹的，四個小時就到瞭。

評分☆☆☆☆☆

Spark最佳實踐正在看！！

評分☆☆☆☆☆

買來準備換工作的 加油瞭

評分☆☆☆☆☆

包裝完整，發貨速度快！

評分☆☆☆☆☆

買來看看大數據的，入門級書籍吧

評分☆☆☆☆☆

書還可以 好好學習

評分☆☆☆☆☆

作為工具書來說很實用

評分☆☆☆☆☆

打對摺買的，之前一直看電子版，正好趁這個機會把紙質版的買瞭

評分☆☆☆☆☆

老公買的。應該還行吧，沒聽他吐槽說不好。