循序漸進學Spark pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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小象學院，楊磊 著

圖書標籤:

• Spark
• 大數據
• 數據分析
• Scala
• Python
• 機器學習
• 數據處理
• 分布式計算
• 循序漸進
• 入門

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111563327

版次：1

商品編碼：12063197

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 大數據技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

用紙：膠版紙

頁數：242

內容簡介

　　這是一本引導讀者深度學習Spark的技術指南。它由國內具實力的大數據在綫教育機構小象學院組織撰寫，旨在用閤理的結構和精煉的內容讓讀者用短的時間掌握Spark技術的核心內容。第1章和第2章分彆講解瞭Spark的開發環境和編程模型；第3章分析瞭Spark的工作機製和原理；第4章則結閤源代碼分析瞭Spark的內核架構和實現原理；第5章講解瞭Spark與YARN的結閤應用；第6章介紹瞭Spark生態中其他模塊的功能和使用；第7章總結瞭Spark性能調優方麵的技巧和方法；第8章描述瞭Spark2.0發布後，其模塊API的變化以及新增的功能特性。

目錄

前　言
第1章　Spark架構與集群環境 1
1.1　Spark概述與架構 1
1.1.1　Spark概述 2
1.1.2　Spark生態 3
1.1.3　Spark架構 5
1.2　在Linux集群上部署Spark 8
1.2.1　安裝OpenJDK 9
1.2.2　安裝Scala 9
1.2.3　配置SSH免密碼登錄 10
1.2.4　Hadoop的安裝配置 10
1.2.5　Spark的安裝部署 13
1.2.6　Hadoop與Spark的集群復製 14
1.3　Spark 集群試運行 15
1.4　Intellij IDEA的安裝與配置 17
1.4.1　Intellij的安裝 17
1.4.2　Intellij的配置 17
1.5　Eclipse IDE的安裝與配置 18
1.6　使用Spark Shell開發運行Spark程序 19
1.7　本章小結 20
第2章　Spark 編程模型 21
2.1　RDD彈性分布式數據集 21
2.1.1　RDD簡介 22
2.1.2　深入理解RDD 22
2.1.3　RDD特性總結 24
2.2　Spark程序模型 25
2.3　Spark算子 26
2.3.1　算子簡介 26
2.3.2　Value型Transmation算子 27
2.3.3　Key-Value型Transmation算子 32
2.3.4　Action算子 34
2.4　本章小結 37
第3章　Spark機製原理 38
3.1　Spark應用執行機製分析 38
3.1.1　Spark應用的基本概念 38
3.1.2　Spark應用執行機製概要 39
3.1.3　應用提交與執行 41
3.2　Spark調度機製 42
3.2.1　Application的調度 42
3.2.2　job的調度 43
3.2.3　stage（調度階段）和TasksetManager的調度 46
3.2.4　task的調度 50
3.3　Spark存儲與I/O 52
3.3.1　Spark存儲係統概覽 52
3.3.2　BlockManager中的通信 54
3.4　Spark通信機製 54
3.4.1　分布式通信方式 54
3.4.2　通信框架AKKA 56
3.4.3　Client、Master和Worker之間的通信 57
3.5　容錯機製及依賴 65
3.5.1　Lineage（血統）機製 66
3.5.2　Checkpoint（檢查點）機製 68
3.6　Shuffle機製 70
3.6.1　什麼是Shuffle 70
3.6.2　Shuffle曆史及細節 72
3.7　本章小結 78
第4章　深入Spark內核 79
4.1　Spark代碼布局 79
4.1.1　Spark源碼布局簡介 79
4.1.2　Spark Core內模塊概述 80
4.1.3　Spark Core外模塊概述 80
4.2　Spark執行主綫[RDD→Task]剖析 80
4.2.1　從RDD到DAGScheduler 81
4.2.2　從DAGScheduler到TaskScheduler 82
4.2.3　從TaskScheduler到Worker節點 88
4.3　Client、Master和Worker交互過程剖析 89
4.3.1　交互流程概覽 89
4.3.2　交互過程調用 90
4.4　Shuffle觸發 96
4.4.1　觸發Shuffle Write 96
4.4.2　觸發Shuffle Read 98
4.5　Spark存儲策略 100
4.5.1　CacheManager職能 101
4.5.2　BlockManager職能 105
4.5.3　DiskStore與DiskBlock--Manager類 113
4.5.4　MemoryStore類 114
4.6　本章小結 117
第5章　Spark on YARN 118
5.1　YARN概述 118
5.2　Spark on YARN的部署模式 121
5.3　Spark on YARN的配置重點 125
5.3.1　YARN的自身內存配置 126
5.3.2　Spark on YARN的重要配置 127
5.4　本章小結 128
第6章　BDAS 生態主要模塊 129
6.1　Spark SQL 129
6.1.1　Spark SQL概述 130
6.1.2　Spark SQL的架構分析 132
6.1.3　Spark SQL如何使用 135
6.2　Spark Streaming 140
6.2.1　Spark Streaming概述 140
6.2.2　Spark Streaming的架構分析 143
6.2.3　Spark Streaming編程模型 145
6.2.4　數據源Data Source 147
6.2.5　DStream操作 149
6.3　SparkR 154
6.3.1　R語言概述 154
6.3.2　SparkR簡介 155
6.3.3　DataFrame創建 156
6.3.4　DataFrame操作 158
6.4　MLlib on Spark 162
6.4.1　機器學習概述 162
6.4.2　機器學習的研究方嚮與問題 164
6.4.3　機器學習的常見算法 167
6.4.4　MLlib概述 210
6.4.5　MLlib架構 212
6.4.6　MLlib使用實例——電影推薦 214
6.5　本章小結 220
第7章　Spark調優 221
7.1　參數配置 221
7.2　調優技巧 223
7.2.1　序列化優化 223
7.2.2　內存優化 224
7.2.3　數據本地化 228
7.2.4　其他優化考慮 229
7.3　實踐中常見調優問題及思考 230
7.4　本章小結 231
第8章　Spark 2.0.0 232
8.1　功能變化 232
8.1.1　刪除的功能 232
8.1.2　Spark中發生變化的行為 233
8.1.3　不再建議使用的功能 233
8.2　Core以及Spark SQL的改變 234
8.2.1　編程API 234
8.2.2　多說些關於SparkSession 234
8.2.3　SQL 236
8.3　MLlib 237
8.3.1　新功能 237
8.3.2　速度/擴展性 237
8.4　SparkR 238
8.5　Streaming 238
8.5.1　初識結構化Streaming 238
8.5.2　結構化Streaming編程模型 239
8.5.3　結果輸齣 240
8.6　依賴、打包 242
8.7　本章小結 242

前言/序言

　　Preface前　　言　　Spark誕生於美國加州大學伯剋利分校AMP實驗室。隨著大數據技術在互聯網、金融等領域的突破式進展，Spark在近些年得到更為廣泛的應用。這是一個核心貢獻者超過一半為華人的大數據平颱開源項目，且正處於飛速發展、快速成熟的階段。 　　為什麼寫這本書Spark已經成為大數據計算、分析領域新的熱點和發展方嚮。相對於Hadoop傳統的MapReduce計算模型，Spark提供更為高效的計算框架以及更為豐富的功能，因此在大數據生産應用領域中不斷攻城略地，勢如破竹。 　　與企業不斷湧現的對大數據技術的需求相比，大數據人纔還存在很大缺口，對大數據技術充滿期許的新人正在源源不斷地加入這個領域。在小象學院的教學實踐過程中，我們發現，一本能完整係統地介紹Spark各模塊原理並兼顧使用實戰的書，對於初入大數據領域的技術人員至關重要。於是，我們根據日常積纍的經驗，著成本書。 　　Spark作為一個高速發展的開源項目，最近也發布瞭全新的Spark 2.0版本。對於Spark 2.0版本的新特性，我們也專門給予描述，以期將最前沿的Spark技術奉獻給讀者。 　　本書麵嚮的讀者Spark初學者Spark應用開發人員Spark運維人員大數據技術愛好者如何閱讀本書本書共分8章： 　　第1章介紹瞭Spark大數據處理框架的基本概念、主要組成部分、基本架構，以及Spark集群環境搭建和Spark開發環境的構建方法。 　　第2章引入Spark編程中的核心——RDD彈性分布式數據集，以典型的編程範例，講解基於RDD的算子操作。 　　第3章主要講述瞭Spark的工作機製與原理，剖析瞭Spark的提交和執行時的具體機製，重點強調瞭Spark程序的宏觀執行過程。此外，更深入地剖析瞭Spark的存儲及IO、通信機製、容錯機製和Shuffle機製。 　　第4章對Spark的代碼布局做瞭宏觀介紹，並對Spark的執行主綫進行詳細剖析，從代碼層麵詳細講述RDD是如何落地到Worker上執行的。同時，本章從另一個角度分析瞭Client、Master與Worker之間的交互過程，深入講述瞭Spark的兩個重要功能點及Spark Shuffle與Spark存儲機製。 　　第5章介紹瞭YARN的基本原理及基於YARN的Spark程序提交，並結閤從程序提交到落地執行的過程，詳細介紹瞭各個階段的資源管理和調度職能。在本章的後半部分，主要從資源配置的角度對YARN及基於YARN的Spark做瞭較為詳細的介紹。 　　第6章一一講解瞭BDAS中的主要模塊。由Spark SQL開始，介紹瞭Spark SQL及其編程模型和DataFrame。接著深入講解Spark生態中用於流式計算的模塊Spark Streaming。之後，講解瞭Spark R的基本概念及操作。 最後針對機器學習的流行趨勢，重點介紹瞭Spark MLlib的架構及編程應用，以及機器學習的基本概念和基本算法。 　　第7章首先詳細敘述瞭Spark調優的幾個重要方麵，接著給齣瞭工業實踐中常見的一些問題，以及解決問題的常用策略，最後啓發讀者在此基礎上進一步思考和探索。 　　第8章描述瞭Spark 2.0.0發布之後，Spark Core、Spark SQL、MLlib、Spark Streaming、Spark R等模塊API的變化以及新增的功能特性等。對於變化較大的Spark SQL，書中用實際的代碼樣例更詳細地說明和講解瞭SparkSession、結構化Streaming等新特性。 　　對於Spark的初學者或希望從零開始詳細瞭解Spark技術的讀者，請從第1章開始通讀全書；對於有一定Spark基礎的研究者，可從第4章開始閱讀；如果隻想瞭解Spark最基本的原理，閱讀第1～3章即可。 　　資源和勘誤本書大量資源來源於小象學院專傢團隊在大數據項目開發以及Spark教學課程中的經驗積纍。本書內容的撰寫也參考瞭大量官方文檔（http://spark.apache.org/）。 　　由於Spark技術正在飛速發展，加之筆者水平有限，書中難免存在謬誤，也可能存在若乾技術細節描述不詳盡之處，懇請讀者批評指正。歡迎大傢關注微信服務號“小象學院”，把您的意見或者建議反饋給我們。 　　緻謝首先應該感謝Apache Spark的開源貢獻者們，Spark是當今大數據領域偉大的開源項目之一，沒有這一開源項目，便沒有本書。 　　本書以小象學院git項目方式管理。感謝薑冰鈺、陳超、冼茂源等每一位內容貢獻者，感謝他們花費大量時間，將自己對Spark的理解加上在實際工作、學習過程中的體會，融匯成豐富的內容。 　　感謝本書的審閱者樊明璐、楊福川、李藝，他們對本書的內容和結構提供瞭非常寶貴的意見。

《數據處理新紀元：從基礎到實戰的精選指南》 在這個數據爆炸的時代，如何高效、智能地處理海量信息，已經成為各行各業麵臨的嚴峻挑戰。從金融風控到精準營銷，從科學研究到物聯網應用，每一個領域都離不開強大的數據分析和處理能力。而當麵對TB乃至PB級彆的數據時，傳統的單機處理方式已顯得捉襟見肘，亟然需要一種能夠分布式、並行化處理大規模數據集的技術。正是基於這樣的需求，分布式計算框架應運而生，為我們打開瞭數據處理的新紀元。 本書並非一本孤立的技術手冊，而是一份旨在引領讀者深入理解分布式計算核心理念，掌握現代數據處理工具實踐能力的精選指南。我們不追求對某個特定框架的流水賬式介紹，而是緻力於揭示其背後的設計哲學、技術演進以及解決實際問題的通用方法論。通過對一係列關鍵概念和技術的剖析，我們將幫助您構建一個堅實的知識體係，從而能夠靈活地適應未來技術的變革。 一、理解分布式計算的基石：從並行到分布式 在深入探討具體的工具之前，我們首先需要建立起對分布式計算的宏觀認知。本書將從最基礎的並行計算概念講起，闡釋為何需要將計算任務分解並同時執行，以及如何通過並行化來提升計算效率。我們將探討任務分解、負載均衡、同步與通信等並行計算的核心要素。 隨後，我們將自然地過渡到分布式計算的範疇。理解分布式計算的精髓在於，它將計算任務分布到多颱相互連接的計算機上執行，並協同完成一個整體目標。本書將詳細介紹分布式係統的基本架構，包括主從模型、對等模型等，並深入探討分布式環境下所麵臨的挑戰，例如： 數據一緻性： 在多副本數據環境中，如何保證所有副本的數據是同步且一緻的，避免因數據不一緻導緻的錯誤判斷。我們將介紹各種一緻性模型，如強一緻性、最終一緻性等，以及實現它們的技術手段，例如分布式鎖、共識算法等。 容錯性： 分布式係統中的任何一個節點都有可能發生故障，如何設計係統使其在部分節點失效時仍能正常運行，甚至在故障發生時自動恢復，是構建高可用係統的關鍵。我們將探討故障檢測、故障恢復、副本冗餘等容錯機製。 可伸縮性： 隨著數據量的增長和計算需求的提升，係統需要能夠方便地增加計算節點以擴展處理能力。本書將分析綫性擴展、橫嚮擴展等可伸縮性設計原則，以及如何通過增減節點來動態調整係統容量。 網絡通信： 在分布式環境中，節點之間頻繁進行通信以交換數據和協調任務。本書將討論高效的網絡通信協議、序列化/反序列化技術，以及如何優化網絡延遲和吞吐量。 任務調度： 如何將海量數據和計算任務閤理地分配到各個計算節點上，並進行有效的調度和管理，是分布式係統性能的關鍵。我們將探討各種調度策略，例如基於資源的調度、基於優先級的調度等。 通過對這些基礎概念的深入理解，您將能夠跳齣對某個特定框架的依賴，而是從更本質的層麵去理解數據處理的邏輯。 二、數據存儲與管理：分布式文件係統與數據庫的原理 大規模數據處理離不開高效的數據存儲和管理。本書將深入探討分布式文件係統的設計原理，包括其分層存儲、數據冗餘、副本管理、命名空間等關鍵特性。我們將分析常見的分布式文件係統，例如HDFS（Hadoop Distributed File System）的設計思想，理解其如何將海量文件分割成塊，並分布存儲在集群中的多颱機器上，以實現高吞吐量和容錯性。 同時，我們也將觸及分布式數據庫的範疇，探討其與傳統關係型數據庫在架構和設計上的顯著差異。理解分布式事務、數據分區（Sharding）、復製（Replication）等概念，以及它們如何共同支撐起海量數據的讀寫和查詢。我們將簡要介紹不同類型的分布式數據庫，例如NoSQL數據庫（如鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫）和分布式關係型數據庫，以及它們各自適用的場景。 三、分布式計算框架的核心思想：數據流與內存計算 現代分布式計算框架的核心在於其高效的數據處理能力，這主要體現在兩個方麵：數據流處理和內存計算。 數據流處理： 我們將深入解析數據流處理模型。數據流模型將計算視為一係列相互連接的處理器（Operator）通過數據流（Data Stream）進行通信和協作。數據在這些處理器之間流動，經過一係列轉換（Transformation）和計算，最終産生結果。本書將詳細介紹數據流中的基本操作，例如Map、Filter、Reduce、Join等，以及它們如何組閤以實現復雜的計算邏輯。我們將探討流處理的實時性要求，以及如何處理事件驅動的數據。 內存計算： 傳統的磁盤I/O是分布式計算的瓶頸之一。內存計算技術通過將數據加載到內存中進行計算，顯著地提高瞭處理速度。本書將闡釋內存計算的優勢，並介紹如何在分布式環境中實現內存計算，例如通過在集群中分配內存資源，以及如何管理和優化內存使用，以避免內存溢齣等問題。我們將探討數據持久化與緩存的權衡，以及如何根據應用場景選擇閤適的內存存儲策略。 四、理解分布式計算的常用模式與算法 除瞭核心框架本身，理解一些通用的分布式計算模式和算法對於解決實際問題至關重要。我們將介紹幾種經典的分布式計算模式，例如： MapReduce模型： 雖然MapReduce已逐漸被更現代的框架所取代，但其背後的思想仍然具有重要的指導意義。我們將剖析MapReduce的設計理念，理解其Map階段如何並行處理數據，以及Reduce階段如何聚閤中間結果。 圖計算： 針對大規模圖數據的分析，例如社交網絡分析、知識圖譜構建等，我們將介紹圖計算的基本概念和常用算法，例如PageRank、最短路徑算法等，以及在分布式環境下如何高效地執行這些算法。 機器學習算法的分布式實現： 隨著數據規模的擴大，單機上的機器學習模型訓練變得不可行。本書將探討常見的機器學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、K-means聚類、決策樹等，如何在分布式環境中進行並行訓練。我們將介紹參數服務器（Parameter Server）模型和All-Reduce等分布式機器學習訓練範式。 五、實踐中的挑戰與優化策略 理論知識的學習固然重要，但將其應用於實際場景中，往往會遇到各種挑戰。本書將結閤實際經驗，分享一些在分布式數據處理過程中常見的挑戰以及相應的優化策略： 性能調優： 如何識彆性能瓶頸，例如CPU、內存、網絡、磁盤I/O等，並采取相應的優化措施。我們將討論並行度調優、數據分區策略、緩存策略、Shuffle優化等技術。 資源管理： 在一個大型集群環境中，如何有效地分配和管理計算資源，以確保各個任務能夠獲得所需的資源，並最大化集群的整體利用率。我們將簡要介紹資源調度器（如YARN）的作用。 數據傾斜： 在分布式計算中，數據傾斜（Data Skew）是一個普遍存在的問題，它會導緻部分節點負載過重，從而嚴重影響整體性能。本書將深入分析數據傾斜産生的原因，並提供多種解決策略，例如局部聚閤、采樣、動態調整分區等。 錯誤處理與監控： 在大規模分布式係統中，及時發現和處理錯誤至關重要。我們將討論如何建立有效的監控機製，以及如何進行日誌分析和故障排查。 六、麵嚮未來的展望：下一代數據處理技術 技術的發展日新月異，分布式計算領域也在不斷演進。本書的最後一章將對未來的數據處理技術進行展望，包括流式處理與批處理的融閤（Lambda架構、Kappa架構）、實時數據分析的最新進展、AI與大數據結閤的趨勢，以及serverless計算等新興技術如何重塑數據處理的未來。 本書的目標讀者 本書適閤以下人群閱讀： 希望理解分布式計算原理的開發者和工程師： 即使您不直接使用某個具體的框架，本書也將為您打下堅實的理論基礎。 正在或計劃處理大規模數據集的數據科學傢和分析師： 掌握分布式數據處理工具將極大地提升您的工作效率和分析能力。 對大數據技術充滿好奇的IT從業者： 本書將帶您走進大數據處理的世界，理解其核心技術和應用前景。 希望提升技術廣度和深度的學生和研究人員： 本書將為您提供一個全麵而深入的分布式計算學習路徑。 通過閱讀本書，您將不僅僅是學會操作某個工具，更能培養齣獨立思考和解決復雜數據問題的能力。我們相信，掌握瞭這些核心的分布式計算理念和方法，您將能夠遊刃有餘地駕馭海量數據，開啓屬於您自己的數據處理新紀元。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在數據分析領域摸爬滾打多年的從業者，我一直在尋找一本能夠係統性地、深入淺齣地講解Spark的書籍。市麵上關於Spark的書籍汗牛充棟，但真正能夠從根本上幫助我理解其核心原理，並能將理論知識轉化為實際應用的書籍卻不多。在閱讀瞭《循序漸進學Spark》之後，我深感驚喜。這本書並非僅僅羅列API的用法，而是從Spark的架構設計入手，層層剝繭，將分布式計算的復雜性一一化解。作者在講解RDD（彈性分布式數據集）時，並沒有止步於其基本概念，而是深入探討瞭RDD的 lineage、transformation 和 action 的工作機製，並輔以生動的圖示，讓我對數據在Spark中的流動有瞭全新的認識。尤其是關於Stage和Task的劃分，以及Spark如何通過DAG調度器優化執行計劃，這些內容對於理解Spark的性能瓶頸和調優方嚮至關重要。書中對於Spark SQL的講解也同樣精彩，它不僅介紹瞭DataFrame和Dataset的API，更重要的是闡述瞭Catalyst優化器的工作原理，包括AST（抽象語法樹）、Tungsten優化以及Code Generation，讓我明白SQL查詢是如何被高效執行的。這本書的深度和廣度都給我留下瞭深刻的印象，我從中獲得的不僅僅是技術知識，更是對分布式計算思維方式的重塑。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在拿到《循序漸進學Spark》之前，我有點擔心它會不會是一本“又厚又難讀”的書。我接觸過一些技術書籍，寫得過於晦澀，讓人讀起來如墜雲裏霧裏。但這本書完全顛覆瞭我的看法。作者的文筆非常流暢，講解深入淺齣，很多復雜的技術概念，經過他的一番闡述，立刻變得清晰明瞭。我特彆欣賞書中對於Spark Streaming（以及後來的Structured Streaming）的講解，它沒有停留在API的層麵，而是深入到微批處理的原理，解釋瞭窗口操作、狀態管理以及如何處理事件時間。這對於構建實時數據處理係統至關重要。書中關於Checkpointing和Fault Tolerance的討論也做得非常到位，讓我對Spark在生産環境中的健壯性有瞭更深的認識。另外，本書對於Spark MLlib的覆蓋也相當全麵，從基本的分類、迴歸算法，到更高級的協同過濾和聚類，都有詳盡的介紹和代碼實現。作者還非常注重算法的原理講解，而非僅僅停留在API的調用上，這對於想要深入理解機器學習模型的人來說，非常有價值。總而言之，這本書是一本非常紮實的學習材料，它能夠幫助讀者建立起對Spark生態係統全麵而深入的理解，無論你是初學者還是有一定經驗的開發者，都能從中獲益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對新技術充滿好奇的研究生，在導師的推薦下，我開始接觸《循序漸進學Spark》。一開始，我被書中紮實的理論基礎所吸引。作者並沒有急於求成，而是從分布式計算的基本概念講起，包括CAP理論、一緻性哈希等，為後續Spark的學習打下瞭堅實的基礎。然後，他係統地講解瞭Spark的架構，從Driver Program到Cluster Manager，再到Executor，每個組件的職責和交互都講解得非常清楚。我印象特彆深刻的是，書中關於Spark的部署模式（Standalone, YARN, Mesos, Kubernetes）的對比分析，以及不同模式下的優缺點，這為我理解Spark在不同環境下的應用場景提供瞭清晰的指導。在數據處理方麵，書中對於RDD的各種轉換操作和行動操作的詳細講解，以及如何利用它們來構建復雜的數據流水綫，讓我受益匪淺。此外，書中對於Spark的調度器，特彆是DAGScheduler和TaskScheduler的內部工作原理的剖析，也讓我對Spark如何高效地執行任務有瞭更深刻的理解。這本書的深度和廣度都讓我驚嘆，它不僅教會瞭我如何使用Spark，更重要的是，它教會瞭我如何思考和設計大規模數據處理的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

最近剛啃完《循序漸進學Spark》，說實話，這本書給我帶來的衝擊比我預期的還要大。我之前嘗試過一些Spark的學習資料，但總感覺它們要麼過於 superficial，要麼就直接丟一堆代碼，缺乏係統性的理論支撐。而這本書，顧名思義，真的做到瞭“循序漸進”。它不是上來就講怎麼寫代碼，而是先花大量篇幅去剖析Spark的演進曆程，它為什麼會齣現，解決瞭什麼問題。然後，它會非常細緻地講解Spark Core的各個組件，比如Master/Worker架構，Executor的工作原理，以及Driver和Executor之間的通信機製。我尤其喜歡作者在講解Shuffle時，用瞭好幾個形象的比喻，讓我這個對分布式通信不太敏感的人也能理解其中的復雜性。而且，它還會對比Spark 1.x 和 Spark 2.x 在架構和API上的主要區彆，以及RDD、DataFrame、Dataset之間的演變關係，這對於理解Spark的最新發展趨勢非常有幫助。在實戰方麵，這本書也提供瞭豐富的代碼示例，並且這些示例都緊密圍繞著前麵講解的理論知識，而不是為瞭寫而寫。通過這些例子，我不僅學會瞭如何使用Spark來處理大規模數據，更重要的是，我開始思考如何根據不同的場景來選擇最閤適的Spark組件和策略。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期在數據倉庫和ETL領域工作的技術人員，對於大數據處理工具的更新換代總是保持高度關注。《循序漸進學Spark》這本書，可以說是我近期閱讀過的最令人印象深刻的一本。它最吸引我的地方在於，作者並沒有迴避Spark內部的復雜性，而是通過非常巧妙的方式將其一一呈現。例如，在講解Spark的內存管理和垃圾迴收機製時，作者不僅僅是提及，而是詳細分析瞭JVM的內存模型，以及Spark如何利用Tungsten項目來優化內存使用和避免不必要的GC開銷，這對於理解Spark在內存密集型任務中的性能錶現至關重要。書中的內容組織也很有條理，從Spark的基礎設施，到數據抽象，再到高級應用，邏輯鏈條清晰，能夠引導讀者一步步深入。我尤其對書中關於Spark GraphX的講解感到滿意，它不僅介紹瞭圖計算的基本概念，如Vertex, Edge, Property, Message，還深入探討瞭Pregel模型，以及如何利用Spark GraphX來處理社交網絡分析、推薦係統等復雜的圖計算場景。這本書讓我對Spark的認識不再停留在“分布式計算框架”這個層麵，而是上升到瞭“能夠解決各種復雜數據問題的強大平颱”這個認知高度。

評分☆☆☆☆☆

物流很給力，好好學習

評分☆☆☆☆☆

強力推薦給大傢學習下次還在這裏買

評分☆☆☆☆☆

好書，值得購買，強烈推薦

評分☆☆☆☆☆

挺好的東西 期待下次再來弄一個

評分☆☆☆☆☆

上過小象學院的課程，很不錯的！

評分☆☆☆☆☆

不錯，先試用，習慣性好評給起。

評分☆☆☆☆☆

有點薄，不知道內容如何，拿來入門的

評分☆☆☆☆☆

好。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

好好、好好、！nnnnnvgg