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王家林，孔祥瑞 等 著

图书标签:

• Spark
• 大数据
• Python
• Scala
• 数据分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 分布式计算
• 实时计算
• 零基础

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122280176

版次：1

商品编码：12063894

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：轻型纸

页数：307

字数：503000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：Spark零基础实战这本书定位于零基础的学员，也可以作为有一定大数据Hadoop经验的从业者以及对大数据非常感兴趣的学生的第一本Spark入门书籍。
编写内容具有创新点及实用性。
（1）新，基于Spark 1.6.0版本的书籍，
（2）书籍彻底细腻地解析Spark入门所需的Scala语言基础、Spark环境搭建、Spark应用实战，并以此为基础给出进一步的扩展知识；
（3）配备教学视频，方便学习者多媒体方式学习；
（4）全面覆盖各种源码、部署及开发环境的搭建，基于Scala与Java语言双语言给出实战案例及其深入解析。

内容简介

Spark是业界公认的近几年发展快、受关注度的一体化多元化的大数据计算技术，可以同时满足不同业务场景和不同数据规模的大数据计算的需要。
本书首先通过代码实战的方式对学习Spark前必须掌握的Scala内容进行讲解并结合Spark源码的阅读来帮助读者快速学习Scala函数式编程与面向对象完美结合的编程艺术，接着对Hadoop和Spark集群安装部署以及Spark在不同集成开发环境的开发实战作出了详细的讲解，然后基于大量的实战案例来讲解Spark核心RDD编程并深度解密RDD的密码，并且通过实战的方式详解了TopN在Spark RDD中的实现，为了让读者彻底了解Spark，本书用了大量的篇幅详细解密了Spark的高可用性、内核架构、运行机制等内容。
Spark零基础实战这本书定位于零基础的学员，也可以作为有一定大数据Hadoop经验的从业者以及对大数据非常感兴趣的学生的本Spark入门书籍。

作者简介

王家林，DT大数据梦工厂/Spark亚太研究院，DT大数据梦工厂创始人/Spark亚太研究院院长及首席专家，DT 大数据梦工厂创始人和首席专家，Spark 亚太研究院院长和首席专家，移动互联网和大数据技术领域集大成者，多家公司的技术顾问，业界技术培训专家。
大数据技术公益推广人，大数据在线教育世界技术专家，Spark 大数据中国区培训专家。彻底研究了Spark 从0.5.0 到1.6.1 中共22 个版本的Spark 源码，目前致力于开发全球优化的Spark 中国版本。尤其擅长Spark 在生产环境下各种类型和场景故障的排除和解决，痴迷于Spark 生产环境下任意类型(例如Shuffle 和各种内存问题)的Spark 程序的深度性能优化。
从2014 年6 月24 日起，已开启免费的Spark 公开课《决胜大数据时代Spark100 期公益大讲堂》。在2015 年12 月27 日成立DT 大数据梦工厂，开启IMF(Impossible Mission Force)行动，率先在全球开展以Spark 为核心的，免费为社会培养100 万企业级实战高级大数据人才行动计划，截止目前已有数千人参与到这个行动之中。
曾负责某公司的类Hadoop 框架开发工作，是Hadoop 一站式解决方案的提供者，同时也是云计算和分布式大数据处理的较早实践者之一，在实践中用Hadoop 解决不同领域的大数据的高效处理和存储。致力于Android、HTML5、Hadoop 等的软、硬、云整合的一站式解决方案专家。
2007 年国内较早从事于Android 系统移植、软硬整合、框架修改、应用程序软件开发以及Android 系统测试和应用软件测试的技术专家。
2015年12月,在电视媒体录制了《大数据的奥秘》,《大数据时代的九大神器》等视频光盘。
? 2016年1月至今,直播培训课程Hadoop，MySQL，Linux，Scala，Java，Spark零基础到高级企业级实战,Spark源码解析及性能优化，JVM性能调优，机器学习从零基础到企业级实战持续中。

目录

第1章Scala光速入门1
1.1Scala基础与语法入门实战1
1.1.1Scala基本数据类型1
1.1.2Scala变量声明2
1.1.3算术操作符介绍2
1.1.4条件语句5
1.1.5循环6
1.1.6异常控制8
1.2Scala中Array、Map等数据结构实战10
1.2.1定长数组和可变数组10
1.2.2数组常用算法10
1.2.3Map映射11
1.2.4Tuple元组12
1.2.5List列表12
1.2.6Set集合14
1.2.7Scala集合方法大全15
1.2.8综合案例及Spark源码解析17
1.3小结18
第2章Scala面向对象彻底精通及Spark源码阅读19
2.1Scala面向对象详解19
2.1.1Scala中的class、object初介绍19
2.1.2主构造器与辅助构造器22
2.1.3类的字段和方法彻底精通23
2.1.4抽象类、接口的实战详解24
2.1.5Scala Option类详解26
2.1.6object的提取器27
2.1.7Scala的样例类实战详解27
2.2Scala综合案例及Spark源码解析28
2.3小结29
第3章Scala函数式编程彻底精通及Spark源码阅读30
3.1函数式编程概述30
3.2函数定义35
3.3函数式对象37
3.4本地函数41
3.5头等函数42
3.6函数字面量和占位符43
3.6.1Scala占位符43
3.6.2函数字面量43
3.6.3部分应用函数44
3.7闭包和Curring46
3.8高阶函数49
3.9从Spark源码角度解析Scala函数式编程55
3.10小结57
第4章Scala模式匹配、类型系统彻底精通与Spark源码阅读58
4.1模式匹配语法58
4.2模式匹配实战59
4.2.1模式匹配基础实战59
4.2.2数组、元祖实战59
4.2.3Option实战60
4.2.4提取器60
4.2.5Scala异常处理与模式匹配61
4.2.6sealed密封类62
4.3类型系统62
4.3.1泛型62
4.3.2边界63
4.3.3协变与逆变63
4.4Spark源码阅读64
4.5小结65
第5章Scala隐式转换等彻底精通及Spark源码阅读66
5.1隐式转换66
5.1.1隐式转换的使用条件66
5.1.2隐式转换实例66
5.2隐式类68
5.3隐式参数详解68
5.4隐式值69
5.5Spark源码阅读解析69
5.6小结70
第6章并发编程及Spark源码阅读71
6.1并发编程彻底详解71
6.1.1actor工作模型71
6.1.2发送消息72
6.1.3回复消息74
6.1.4actor创建74
6.1.5用上下文context创建actor75
6.1.6用ActorSystem创建actor76
6.1.7用匿名类创建actor76
6.1.8actor生命周期77
6.1.9终止actor78
6.1.10actor实战80
6.2小结82
第7章源码编译83
7.1Windows下源码编译83
7.1.1下载Spark源码83
7.1.2Sbt方式84
7.1.3Maven方式89
7.1.4需要注意的几个问题90
7.2Ubuntu下源码编译92
7.2.1下载Spark源码93
7.2.2Sbt方式95
7.2.3Maven方式96
7.2.4make�瞕istribution.sh脚本方式98
7.2.5需要注意的几个问题99
7.3小结100
第8章Hadoop分布式集群环境搭建101
8.1搭建Hadoop单机环境101
8.1.1安装软件下载101
8.1.2Ubuntu系统的安装101
8.1.3Hadoop集群的安装和设置109
8.1.4Hadoop单机模式下运行WordCount示例113
8.2Hadoop伪分布式环境115
8.2.1Hadoop伪分布式环境搭建115
8.2.2Hadoop伪分布式模式下运行WordCount示例117
8.3Hadoop完全分布式环境120
8.3.1Hadoop完全分布式环境搭建120
8.3.2Hadoop完全分布式模式下运行WordCount示例123
8.4小结125
第9章精通Spark集群搭建与测试127
9.1Spark集群所需软件的安装127
9.1.1安装JDK127
9.1.2安装Scala130
9.2Spark环境搭建132
9.2.1Spark单机与单机伪分布式环境132
9.2.2Spark Standalone集群环境搭建与配置135
9.2.3Spark Standalone环境搭建的验证136
9.3Spark集群的测试137
9.3.1通过spark�瞫hell脚本进行测试137
9.3.2通过spark�瞫ubmit脚本进行测试145
9.4小结145
第10章Scala IDE开发Spark程序实战解析146
10.1Scala IDE安装146
10.1.1Ubuntu系统下安装146
10.1.2Windows系统下安装147
10.2ScalaIDE开发重点步骤详解148
10.3Wordcount创建实战152
10.4Spark源码导入Scala IDE154
10.5小结164
第11章实战详解IntelliJ IDEA下的Spark程序开发165
11.1IDEA安装165
11.1.1Ubuntu系统下安装165
11.1.2Windows系统下安装167
11.2IDEA开发重点步骤详解168
11.2.1环境配置168
11.2.2项目创建170
11.2.3Spark包引入174
11.3Wordcount创建实战174
11.4IDEA导入Spark源码177
11.5小结183
第12章Spark简介184
12.1Spark发展历史184
12.2Spark在国内外的使用185
12.3Spark生态系统简介188
12.3.1Hadoop生态系统189
12.3.2BDAS生态系统195
12.3.3其他199
12.4小结199
第13章Spark RDD解密200
13.1浅谈RDD200
13.2创建RDD的几种常用方式204
13.3Spark RDD API解析及其实战206
13.4RDD的持久化解析及其实战217
13.5小结218
第14章Spark程序之分组TopN开发实战解析219
14.1分组TopN动手实战219
14.1.1Java之分组TopN开发实战219
14.1.2Scala之分组TopN开发实战226
14.2Scala之分组TopN运行原理解密232
14.2.1textFile232
14.2.2map234
14.2.3groupByKey234
14.3小结237
第15章MasterHA工作原理解密238
15.1Spark需要Master HA的原因238
15.2Spark Master HA的实现238
15.3Spark和ZOOKEEPER的协同工作机制240
15.4ZOOKEEPER实现应用实战242
15.5小结247
第16章Spark内核架构解密248
16.1Spark的运行过程248
16.1.1SparkContext的创建过程248
16.1.2Driver的注册过程249
16.1.3Worker中任务的执行254
16.1.4任务的调度过程255
16.1.5Job执行结果的产生257
16.2小结259
第17章Spark运行原理实战解析260
17.1用户提交程序Driver端解析260
17.1.1SparkConf解析263
17.1.2SparkContext解析264
17.1.3DAGScheduler创建271
17.1.4TaskScheduler创建272
17.1.5SchedulerBackend创建273
17.1.6Stage划分与TaskSet生成274
17.1.7任务提交280
17.2Spark运行架构解析283
17.2.1Spark基本组件介绍283
17.2.2Spark的运行逻辑285
17.3Spark在不同集群上的运行架构291
17.3.1Spark在Standalone模式下的运行架构291
17.3.2Spark on yarn的运行架构294
17.3.3Spark在不同模式下的应用实战297
17.4Spark运行架构的实战解析300
17.5小结307

前言/序言

大数据已经成为公众流行词多年，不管在业界还是在其他领域都紧随时代发展的潮流，人类社会的发展已经进入到大数据时代。我们生活的今天大到互联网公司，小到每一个个体或者每一台移动设备其每天都会产生海量的新数据，那么对于这些海量数据的处理就面临着巨大的考验，而在此过程中为了满足业务需要，各类技术如雨后春笋般出现并得到IT企业的实践应用和发展，就应对海量数据的处理框架而言，于2006年诞生的Hadoop，使业界掀起一股热潮，它改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，加速了大数据的发展，形成了自己的极其火爆的技术生态圈，并受到非常广泛的应用。而Spark在2009年初来源于伯克利大学的研究性项目，于美国加州大学伯克利分校的AMPLab实验室诞生，2010年实现开源并在2013年成为Apache的基金孵化器项目并在不到一年的时间成为其的项目，在短短几年的时间内获得极速发展并被各大互联网公司应用于实际项目中以实现海量数据的处理，可以毫不夸张地讲Spark是大数据时代发展的必然产物，势必会成为好的大数据处理框架之一。
根据Stackoverflow调查显示Spark是2016年IT从业者获得薪水的技术之一，从事Spark开发的IT人员年薪达到125000美元，从事Scala开发的IT人员年薪同从事Spark的IT人员保持一致的水平，可见Spark已经成为开发人员在大数据领域收入好的技术之一。了解Spark或者读过Spark源码的人都知道Spark主要是Scala语言开发的，而Scala语言是一门面向对象与函数式编程完美结合的语言。因此本书主要以零基础实战掌握Spark运行机制为导向详细对Scala的语法和重要知识点进行实战讲解，通过源码对Spark的内核架构进行剖析并赋予实战案例来引导读者能够在掌握Scala的同时快速进行Spark的深入学习。
Spark基于RDD（弹性分布式数据集）实现了一体化、多元化的大数据处理体系，是目前热门效的大数据领域的计算平台。Spark框架完美融合了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib、GraphX子框架，使得各子框架之间实现数据共享和操作，强大的计算能力和集成化使得Spark在大数据计算领域具有得天独厚的优势，因此国际上很多大型互联网公司均使用Spark实现海量数据的处理，如国内的BAT等，有过千台节点组成的集群高效快速地处理每日生成的海量数据。
Spark在大数据处理领域的迅猛发展，给了很多互联网公司高效处理海量数据的方案，但是Spark人才的稀缺使得很多公司心有余而力不足，以至于不能将企业的生产力量化提高成了很多企业面临的主要问题，大数据Spark工程师的缺少直接制约了很多公司的转型和发展，在此情况下本书以零基础实战为主导，由基础部分细致地带领初学者从零基础入门直到深入学习Spark。本书主要面向的对象是预从事大数据领域的初学者、高校学生以及有一定大数据从事经验的工作人员等。
本书以零基础实战Spark为主导，首先实战讲解Scala基础语法与定义、Scala面向对象编程、Scala函数式编程、Scala类型系统模式匹配、Scala因式转换以及Scala并发编程等，基本包含了Scala所有重要内容并且每一部分在实战的同时配合Scala在Spark源码中的应用带领读者彻底理解Scala语言的艺术。其次对Spark源码在不同方式下的编译进行演示，对Hadoop不同模式的集群搭建、Spark集群的搭建以及Spark在IDE、IntelliJ IDEA不同工具下的实战和源码导入均作了细致讲解，相信通过源码的学习和不同工具下对Spark程序的开发实战可以帮助读者对Spark有一个全面的理解和认识，并能快速投入到实际开发中。然后对Spark中为重要的核心组件之一RDD（弹性分布式数据集）进行了详细地解析，并介绍Spark Master HA的4种策略，解密如何通过ZOOKEEPER这种企业经常使用的策略来保证Spark Master HA。本书后一部分综合讲解了Spark内核架构以及实战解析Spark在不同模式下的运行原理。希望本书可以引领读者细致高效地学习Spark框架，并成为企业渴求的Spark高端人才。
参与本书编写的有王家林、孔祥瑞等。本书能顺利出版，离不开化学工业出版社的大力支持与帮助，包括进度把控、技术服务、排版等各个方面，在此表示诚挚地感谢。
在本书阅读过程中，如发现任何问题或有任何疑问，可以加入本书的阅读群（QQ：302306504）提出讨论，会有专人帮忙答疑。同时，该群中也会提供本书所用案例代码。
如果读者想要了解或者学习更多大数据的相关技术，可以关注DT大数据梦工厂微信公众号DT_Spark及QQ群437123764，或者扫描下方二维码咨询，也可以通过YY客户端登录68917580频道直接体验。王家林老师的新浪微博是http://weibo�眂om/ilovepains/ 欢迎大家在微博上进行互动。
由于时间仓促，书中难免存在不妥之处，请读者谅解，并提出宝贵意见。

王家林 2016.8.13于北京

《深度学习中的数学原理与实践》 简介 在人工智能浪潮汹涌而至的今天，深度学习已成为驱动技术革新的核心引擎。从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到自动驾驶，深度学习的应用场景日益广泛，深刻地改变着我们的生活与工作方式。然而，在享受深度学习带来的便利与高效的同时，许多开发者和研究者却常常被其复杂的数学理论所困扰，难以深入理解模型背后的运作机制，也束缚了在实际问题中进行创新性探索的手脚。 《深度学习中的数学原理与实践》正是为了弥合这一鸿沟而诞生的。本书并非泛泛而谈的深度学习技术介绍，而是聚焦于支撑深度学习模型高效运行的底层数学基石，并结合大量实际编程实践，带领读者一步步构建对深度学习原理的深刻认知。我们深信，只有真正理解了“为什么”，才能更自如地掌握“怎么做”，并最终实现“做得更好”。 本书的内容涵盖了深度学习领域最重要的数学分支，并以清晰、易懂的方式进行讲解，力求让拥有一定编程基础但缺乏深入数学背景的读者也能轻松入门。我们避免了晦涩难懂的数学推导，而是侧重于概念的直观理解，以及数学工具在解决深度学习问题中的实际应用。 第一部分：概率论与数理统计——理解数据的不确定性 在深度学习的世界里，数据是驱动一切的燃料。然而，真实世界的数据往往充满了噪声与不确定性。概率论与数理统计正是我们理解和量化这种不确定性的关键工具。 概率分布： 我们将从最基本的概率概念出发，介绍离散概率分布（如伯努利分布、二项分布、泊松分布）和连续概率分布（如均匀分布、指数分布、高斯分布）。理解这些分布，有助于我们模拟和建模数据的生成过程，为后续的特征工程和模型选择打下基础。例如，在图像识别中，像素值的亮度分布往往可以被近似为高斯分布；在自然语言处理中，词语出现的频率也可以用泊松分布来建模。 期望与方差： 掌握期望和方差的概念，可以帮助我们刻画随机变量的中心趋势和离散程度。在深度学习中，这些概念常用于衡量模型预测的准确性，例如，通过最小化预测值与真实值之间的方差来优化模型。 最大似然估计（MLE）： 这是深度学习中一种非常重要的参数估计方法。我们将介绍如何利用已有的数据，寻找最有可能生成这些数据的模型参数。例如，在构建一个分类器时，我们希望找到一组参数，使得在训练数据上，真实类别的似然度最大化。 贝叶斯定理与后验概率： 贝叶斯定理是连接先验知识与观测数据的桥梁。我们将讲解如何利用贝叶斯定理更新我们对模型参数的信念，并在模型不确定性建模（如贝叶斯神经网络）和生成模型中发挥重要作用。 假设检验与置信区间： 在评估模型性能或比较不同模型时，统计检验是必不可少的工具。我们将介绍如何进行假设检验，以及如何构建置信区间来量化模型参数的可靠性。 第二部分：线性代数——操纵高维数据的语言 深度学习模型的核心是对高维数据的线性变换和非线性变换。线性代数提供了描述和操纵这些高维数据的强大框架。 向量与张量： 我们将深入理解向量的几何意义，以及张量作为多维数组在深度学习中的普遍应用。从输入数据到模型权重，再到中间层的激活值，都以张量的形式存在。 矩阵运算： 矩阵乘法是深度学习中最核心的运算之一，它代表着线性变换。我们将详细讲解矩阵乘法、转置、逆、行列式等基本概念，以及它们在神经网络中的计算过程。例如，全连接层的计算本质上就是向量与矩阵的乘法。 特征值与特征向量： 特征值和特征向量揭示了矩阵的变换特性。我们将介绍它们如何帮助我们理解数据的主要变化方向，在降维技术（如主成分分析 PCA）和理解矩阵的奇异性方面至关重要。 向量空间与线性映射： 理解向量空间的概念，有助于我们理解模型如何将数据映射到不同的特征空间。线性映射则构成了神经网络中最基本的运算单元。 奇异值分解（SVD）： SVD 是矩阵分析中的一个强大工具，能够将任意矩阵分解为三个更简单的矩阵。它在数据压缩、降噪、推荐系统（如矩阵分解）等领域有着广泛的应用。 第三部分：微积分——优化模型参数的利器 深度学习模型的训练过程，本质上是一个寻找最优模型参数以最小化损失函数的过程。微积分，特别是多元微积分，是实现这一目标的关键。 导数与梯度： 导数衡量函数的变化率。在多元函数中，梯度是一个向量，指向函数增长最快的方向。在深度学习中，梯度是我们更新模型参数的“方向盘”。 链式法则： 链式法则使我们能够计算复合函数的导数，这是反向传播算法的核心。我们将详细解释链式法则如何应用于计算神经网络中每一层参数的梯度。 梯度下降算法： 这是最基本也最重要的模型优化算法。我们将从最简单的梯度下降讲起，逐步介绍其变种，如随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、Adam、RMSprop 等，并深入分析它们在加速收敛和克服局部最优方面的作用。 海森矩阵与二阶导数： 海森矩阵是多元函数二阶偏导数的矩阵。它提供了关于函数曲率的信息，有助于分析损失函数的局部极小值、极大值和鞍点。我们将介绍牛顿法等基于二阶导数的优化方法，虽然在大型深度学习模型中直接应用较少，但理解其原理有助于深入理解优化过程。 凸优化与非凸优化： 深度学习的损失函数往往是非凸的，这意味着存在多个局部最优解。我们将讨论凸优化的基本概念，并解释为什么深度学习中的优化更具挑战性，以及一些处理非凸优化的策略。 第四部分：线性回归与逻辑回归——基础模型的数学构建 在掌握了基础数学工具后，我们将从最简单的模型入手，体会数学原理如何转化为模型构建。 线性回归： 我们将从最小二乘法出发，推导线性回归模型的参数估计方法。通过分析损失函数（如均方误差），理解梯度下降如何用于优化线性回归模型。 逻辑回归： 作为一种经典的分类模型，逻辑回归通过 Sigmoid 函数将线性输出映射到概率。我们将讲解交叉熵损失函数，并利用链式法则和梯度下降来训练逻辑回归模型。 正则化： 为了防止模型过拟合，我们将介绍 L1 和 L2 正则化，并分析它们对模型参数的影响，以及如何将其纳入损失函数进行优化。 第五部分：神经网络的数学基础——从感知机到深度网络 本部分将把前述的数学工具融会贯通，构建对神经网络的深刻理解。 感知机： 作为神经网络的最基本单元，我们将理解感知机的数学模型，以及其线性可分性的局限性。 激活函数： 我们将深入分析 Sigmoid、Tanh、ReLU 及其变种等激活函数的数学特性，以及它们在引入非线性、解决梯度消失问题中的作用。 反向传播算法： 这是训练多层神经网络的核心算法。我们将基于链式法则，详细推导反向传播的计算过程，理解误差如何从输出层逐层传递回输入层，并用于更新权重。 损失函数： 除了均方误差和交叉熵，我们将探讨其他常用的损失函数，如 Hinge Loss（用于 SVM）等，并理解它们各自适用的场景。 多层感知机（MLP）： 通过堆叠多个感知机并引入激活函数，我们构建了多层感知机。我们将分析其表达能力，以及如何利用梯度下降和反向传播进行训练。 第六部分：实践篇——Python与NumPy/SciPy/TensorFlow/PyTorch 理论的最终目的是服务于实践。本书强调动手能力，我们将结合 Python 及其科学计算库，以及主流的深度学习框架，带领读者将数学原理付诸实践。 NumPy 的向量化操作： 利用 NumPy 进行高效的矩阵和向量运算，是实现深度学习算法的基础。我们将展示如何使用 NumPy 来实现前向传播和反向传播中的核心计算。 SciPy 的优化工具： SciPy 提供了丰富的优化工具，可以用于理解和实现各种梯度下降算法的变种。 TensorFlow 与 PyTorch 的对比与应用： 我们将介绍 TensorFlow 和 PyTorch 这两大深度学习框架的核心概念，如计算图、自动微分、张量操作等，并带领读者使用这些框架构建和训练简单的神经网络模型。我们会逐步将之前讲解的数学原理，通过这些框架的代码实现出来，加深理解。 案例分析： 结合具体的应用场景，如简单的图像分类（MNIST 数据集）、文本情感分析等，通过代码一步步实现模型，并分析模型训练过程中的数学细节。 本书特色： 数学概念通俗易懂： 避免枯燥的数学证明，侧重于直观理解和应用。 理论与实践紧密结合： 每章都配有相应的 Python 代码示例，让读者边学边练。 循序渐进的学习路径： 从基础数学概念到复杂的神经网络模型，逻辑清晰，易于掌握。 聚焦核心原理： 深入剖析深度学习模型背后的数学原理，帮助读者建立扎实的基础。 实用的代码实现： 使用主流的深度学习框架，让读者能够快速将所学知识应用于实际问题。 《深度学习中的数学原理与实践》是一本为所有渴望深入理解深度学习、在人工智能领域有所建树的开发者、学生和研究者量身打造的实操指南。通过本书的学习，您将不仅能够熟练运用深度学习工具，更能真正理解其内在逻辑，从而在面对复杂问题时，拥有更强的分析能力和创新能力，真正成为深度学习领域的弄潮儿。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很吸引我，那种蓝色和火花的图案，一下子就抓住了我对“Spark”这个名字的想象。我一直听说Spark在处理大数据方面很厉害，但又觉得它的门槛很高，学起来会很困难。拿到这本《Spark零基础实战》后，我迫不及待地翻开，希望能找到一条通往大数据世界的捷径。我特别关心的是，这本书会不会从最基础的概念讲起，比如Spark是什么，它的核心组件有哪些，以及它和Hadoop的区别等等。我希望作者能够用通俗易懂的语言解释这些概念，而不是直接丢给我一堆专业术语。另外，这本书的“实战”两个字也让我充满期待。我不是那种喜欢看理论书的人，我更倾向于通过实际操作来学习。所以，我希望书中能够提供很多实际的代码示例，最好是能够涵盖一些常见的大数据处理场景，比如数据清洗、ETL、机器学习等。我想要亲手敲代码，运行程序，看到结果，这样我才能真正理解Spark是如何工作的。我还希望这本书的排版清晰，代码块有高亮，注释也足够详细，这样我才能更轻松地阅读和模仿。我期待这本书能给我带来一次愉快的学习体验，让我对Spark有一个全面而深入的了解。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，大数据技术都是我非常感兴趣的一个领域，但总觉得它离我有些遥远，好像需要很高的技术门槛才能入门。直到我看到了《Spark零基础实战》这本书，感觉它提供了一个非常好的机会让我去探索这个领域。我特别关注这本书会不会提供清晰的架构图和核心概念的梳理。我希望它能解释清楚Spark的分布式计算原理，比如任务的调度、数据的分区、内存计算的优势等。理解这些底层的原理，对后续的学习和应用至关重要。我还希望书中能介绍Spark SQL的使用，因为SQL是我们数据分析师非常熟悉的语言，如果能用Spark SQL来处理大数据，那将大大降低学习成本。另外，我希望作者能够讲解Spark Streaming，让我了解如何进行实时数据处理，这在很多业务场景下都非常有用。这本书既然是“实战”，那么就应该有大量的代码示例，我希望这些代码能够简洁、清晰，并且能够运行。我希望通过这本书，我不仅能学会Spark的语法和API，更能理解Spark的强大之处，并能将其应用到我的实际工作中，解决一些复杂的数据分析挑战。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能和机器学习很感兴趣，而Spark作为大数据处理和机器学习平台，自然是我关注的焦点。《Spark零基础实战》这本书的出现，让我看到了一个系统学习Spark的契机。我特别期待书中能详细讲解Spark MLlib的使用。我希望它能介绍MLlib中的各种算法，比如分类、回归、聚类等，以及如何使用Spark进行模型训练、评估和调优。我希望书中能有具体的案例，演示如何利用Spark MLlib来解决实际的机器学习问题，比如用户画像构建、推荐系统开发等。同时，我也关心Spark如何与Hadoop生态系统中的其他组件集成，比如HDFS、Hive等。我希望这本书能提供一些关于集群搭建和管理的指导，让我了解如何在真实的生产环境中部署和运行Spark。我还希望书中能提及Spark的性能优化技巧，比如如何调整参数、选择合适的数据结构等，以提高Spark应用程序的运行效率。这本书如果能让我不仅学会Spark的基本操作，还能深入了解其在大数据和机器学习领域的应用，那将是一次非常宝贵的学习经历。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在思考如何更有效地处理不断增长的数据量，传统的一些分析工具已经显得力不从心。朋友们都在推荐Spark，说它能极大地提高处理速度和效率。但是，作为一名对大数据领域了解不多的初学者，我总是担心会遇到学习上的瓶颈。这本书的标题《Spark零基础实战》正是我现在急需的。我最看重的是它“零基础”的定位，这意味着它应该会从头开始讲解，照顾到完全没有接触过Spark的读者。我希望作者能够详细介绍Spark的安装和配置过程，这通常是初学者遇到的第一个难关。同时，我也期待书中能够讲解Spark的API，比如RDD、DataFrame和Dataset，以及它们各自的优缺点和适用场景。我希望通过这本书，我能够理解Spark的编程模型，掌握使用Spark进行数据分析的基本方法。此外，“实战”意味着我应该能学到如何在实际项目中应用Spark。我希望书中能够提供一些真实世界的数据集，并引导读者一步步完成数据分析任务，比如数据加载、转换、聚合、可视化等等。我希望能在这本书的引导下，逐步建立起对Spark的信心，并能够独立地解决一些实际的数据处理问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名软件开发者，我深知在当今时代，处理海量数据的能力是多么重要。Spark在业界的名声早已如雷贯耳，但一直没有找到合适的机会去深入学习。《Spark零基础实战》这本书的名字，恰好击中了我的需求。我非常希望这本书能够从编程的角度深入讲解Spark。我希望它能详细介绍Spark的API，特别是Scala和Python的API，并提供大量的代码片段，让我能够快速上手。我希望书中能讲解Spark的RDD、DataFrame和Dataset之间的区别和联系，以及如何高效地使用它们进行数据操作。我还对Spark的调度器和执行模型很感兴趣，希望书中能解释清楚Spark是如何将任务分解、分发和执行的，以及如何利用它的内存计算优势。这本书如果能涵盖一些高级主题，比如Spark的作业提交、监控和调试，那就更好了。我希望通过这本书，我能掌握利用Spark构建高性能、可扩展的数据处理应用程序的技能，并能将其应用到我的开发项目中，提升我处理大数据问题的能力。

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适合小白

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买了好多书，慢慢看…

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不错，还可以，质量不错，，，

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2、操作结果错误，存在乱复制粘贴

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4、拒绝加群获取样例资料

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送书很快到手，书整齐干净。技能加持中……

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好。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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东西不错 很喜欢 多搞活动啊

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字好大。。。。