Spark SQL入門與實踐指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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紀涵，靖曉文，趙政達 著

圖書標籤:

• Spark SQL
• 大數據
• 數據分析
• 數據處理
• SQL
• Scala
• Python
• 數據倉庫
• ETL
• 數據挖掘

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302496700

版次：1

商品編碼：12319813

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-03-01

用紙：膠版紙

頁數：220

字數：339000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：Spark初學者、Spark數據分析人員以及Spark程序開發人員

(1)講解Spark SQL背景知識、編程基礎
(2)通過一個工程實例讓讀者領略Spark SQL強大簡便的分析能力
(3)學習構建一個大數據實際應用的方法，加強工程思維
(4)洞悉Spark的調優方式及其思想，讓Spark SQL程序高效運行

內容簡介

Spark SQL是 Spark大數據框架的一部分，支持使用標準SQL查詢和HiveQL來讀寫數據，可用於結構化數據處理，並可以執行類似SQL的Spark數據查詢，有助於開發人員更快地創建和運行Spark程序。
全書分為4篇，共9章，第一篇講解瞭Spark SQL 發展曆史和開發環境搭建。第二篇講解瞭Spark SQL 實例，使得讀者掌握Spark SQL的入門操作，瞭解Spark RDD、DataFrame和DataSet，並熟悉 DataFrame 各種操作。第三篇講解瞭基於WiFi探針的商業大數據分析項目，實例中包含數據采集、預處理、存儲、利用Spark SQL 挖掘數據，一步一步帶領讀者學習Spark SQL強大的數據挖掘功能。第四篇講解瞭Spark SQL 優化的知識。
本書適閤Spark初學者、Spark數據分析人員以及Spark程序開發人員，也適閤高校和培訓學校相關專業的師生教學參考。

作者簡介

紀 涵，數據挖掘、雲計算愛好者，曾負責多個中小型網站的開發維護工作，曾參與開發設計多款麵嚮校園服務的App，參與開發設計過多個基於Hadoop、Spark平颱的大數據應用，有著豐富的流數據、結構化數據處理經驗，現主要研究方嚮為機器學習、數據挖掘。

目錄

第一部分 入門篇
第1章 初識Spark SQL 3
1.1 Spark SQL的前世今生 3
1.2 Spark SQL能做什麼 4
第2章 Spark安裝、編程環境搭建以及打包提交 6
2.1 Spark的簡易安裝 6
2.2 準備編寫Spark應用程序的IDEA環境 10
2.3 將編寫好的Spark應用程序打包成jar提交到Spark上 18
第二部分 基礎篇
第3章 Spark上的RDD編程 23
3.1 RDD基礎 24
3.1.1 創建RDD 24
3.1.2 RDD轉化操作、行動操作 24
3.1.3 惰性求值 25
3.1.4 RDD緩存概述 26
3.1.5 RDD基本編程步驟 26
3.2 RDD簡單實例—wordcount 27
3.3 創建RDD 28
3.3.1 程序內部數據作為數據源 28
3.3.2 外部數據源 29
3.4 RDD操作 33
3.4.1 轉化操作 34
3.4.2 行動操作 37
3.4.3 惰性求值 38
3.5 嚮Spark傳遞函數 39
3.5.1 傳入匿名函數 39
3.5.2 傳入靜態方法和傳入方法的引用 40
3.5.3 閉包的理解 41
3.5.4 關於嚮Spark傳遞函數與閉包的總結 42
3.6 常見的轉化操作和行動操作 42
3.6.1 基本RDD轉化操作 43
3.6.2 基本RDD行動操作 48
3.6.3 鍵值對RDD 52
3.6.4 不同類型RDD之間的轉換 56
3.7 深入理解RDD 57
3.8 RDD 緩存、持久化 59
3.8.1 RDD緩存 59
3.8.2 RDD持久化 61
3.8.3 持久化存儲等級選取策略 63
3.9 RDD checkpoint容錯機製 64
第4章 Spark SQL編程入門 66
4.1 Spark SQL概述 66
4.1.1 Spark SQL是什麼 66
4.1.2 Spark SQL通過什麼來實現 66
4.1.3 Spark SQL 處理數據的優勢 67
4.1.4 Spark SQL數據核心抽象——DataFrame 67
4.2 Spark SQL編程入門示例 69
4.2.1 程序主入口：SparkSession 69
4.2.2 創建 DataFrame 70
4.2.3 DataFrame基本操作 70
4.2.4 執行SQL查詢 72
4.2.5 全局臨時錶 73
4.2.6 Dataset 73
4.2.7 將RDDs轉化為DataFrame 75
4.2.8 用戶自定義函數 78
第5章 Spark SQL的DataFrame操作大全 82
5.1 由JSON文件生成所需的DataFrame對象 82
5.2 DataFrame上的行動操作 84
5.3 DataFrame上的轉化操作 91
5.3.1 where條件相關 92
5.3.2 查詢指定列 94
5.3.3 思維開拓：Column的巧妙應用 99
5.3.4 limit操作 102
5.3.5 排序操作：order by和sort 103
5.3.6 group by操作 106
5.3.7 distinct、dropDuplicates去重操作 107
5.3.8 聚閤操作 109
5.3.9 union閤並操作 110
5.3.10 join操作 111
5.3.11 獲取指定字段統計信息 114
5.3.12 獲取兩個DataFrame中共有的記錄 116
5.3.13 獲取一個DataFrame中有另一個DataFrame中沒有的記錄 116
5.3.14 操作字段名 117
5.3.15 處理空值列 118
第6章 Spark SQL支持的多種數據源 121
6.1 概述 121
6.1.1 通用load/save 函數 121
6.1.2 手動指定選項 123
6.1.3 在文件上直接進行SQL查詢 123
6.1.4 存儲模式 123
6.1.5 持久化到錶 124
6.1.6 bucket、排序、分區操作 124
6.2 典型結構化數據源 125
6.2.1 Parquet 文件 125
6.2.2 JSON 數據集 129
6.2.3 Hive錶 130
6.2.4 其他數據庫中的數據錶 133
第三部分 實踐篇
第7章 Spark SQL 工程實戰之基於WiFi探針的商業大數據分析技術 139
7.1 功能需求 139
7.1.1 數據收集 139
7.1.2 數據清洗 140
7.1.3 客流數據分析 141
7.1.4 數據導齣 142
7.2 係統架構 142
7.3 功能設計 143
7.4 數據庫結構 144
7.5 本章小結 144

前言/序言

　　前 言
　　我們處於一個數據爆炸的時代！
　　大量湧現的智能手機、平闆、可穿戴設備及物聯網設備每時每刻都在産生新的數據，然而帶來革命性變革的並非海量數據本身，而是我們如何從這些數據中挖掘到有價值的信息，來輔助我們做齣更加智能的決策。我們知道，在生産環境下，所謂的大數據往往是由數韆萬條、上億條具有多個預定義字段的數據單元組成的數據集，是不是很像傳統關係型數據庫的二維數據錶呢？那麼我們是否也能找到一個像SQL查詢那樣簡便的工具來高效地分析處理大數據領域中的海量結構化數據呢？沒錯，這個工具就是Spark SQL。
　　Spark SQL是Spark 用來操作結構化數據的高級模塊，在程序中通過引入Spark SQL模塊，我們便可以像從前在關係型數據庫利用SQL（結構化查詢語言）分析關係型數據庫錶一樣簡單快捷地在Spark大數據分析平颱上對海量結構化數據進行快速分析，而 Spark 平颱屏蔽瞭底層分布式存儲、計算、通信的細節以及作業解析、調度的細節，使我們開發者僅需關注如何利用SQL 進行數據分析的程序邏輯就可以方便地操控集群來分析我們的數據。
　　本書內容
　　本書共分為四篇：入門篇、基礎篇、實踐篇、調優篇，所有代碼均采用簡潔而優雅的Scala語言編寫，Spark框架也是使用Scala語言編寫的。
　　第一部分 入門篇（第1、2章）
　　第1章簡要介紹Spark的誕生、Spark SQL的發展曆史以及Spark SQL的用處等內容，使讀者快速瞭解Spark SQL背景知識，為以後的學習奠定基礎。
　　第2章通過講解Spark SQL開發環境的搭建、Spark作業的打包提交、常見問題的解答，並結閤大量圖示，使讀者快速掌握開發環境的搭建以及提交應用程序到集群上，為後麵章節的學習奠定堅實的基礎。
　　第二部分 基礎篇（第3、4、5、6章）
　　第3章是真正開始學習Spark SQL必要的先修課，其中詳盡地介紹瞭Spark框架對數據的核心抽象——RDD（彈性分布式數據集）的方方麵麵。先介紹與RDD相關的基本概念，例如轉化操作、行動操作、惰性求值、緩存，講解的過程伴隨著豐富的示例，旨在提高讀者對RDD的理解與加強讀者的RDD編程基礎。在講明白RDD中基礎內容的同時，又深入地剖析瞭疑點、難點，例如RDD Lineage（RDD依賴關係圖）、嚮Spark傳遞函數、對閉包的理解等。在之前對基本類型RDD的學習基礎上，又引入瞭對特殊類RDD——鍵值對RDD的大緻介紹，在鍵值對RDD介紹中對combineByKey操作的講解，深入地從代碼實現的角度洞悉瞭Spark分布式計算的實質，旨在幫助對RDD有著濃厚興趣的讀者做進一步的拓展。最後，站在RDD設計者的角度重新審視瞭RDD緩存、持久化、checkpoint機製，從而詮釋瞭RDD為什麼能夠很好地適應大數據分析業務的特點，有天然強大的容錯性、易恢復性和高效性。
　　第4章對Spark高級模塊——Spark SQL，也就是本書的主題，進行瞭簡明扼要的概述，並講述瞭相應的Spark SQL編程基礎。先是通過與前一章所學的Spark對數據的核心抽象——RDD的對比，引齣瞭Spark SQL中核心的數據抽象——DataFrame，講解瞭兩者的異同，點明瞭Spark SQL是針對結構化數據處理的高級模塊的原因在於其內置豐富結構信息的數據抽象。後一部分通過豐富的示例講解瞭如何利用Spark SQL模塊來編程的主要步驟，例如，從結構化數據源中創建DataFrames、DataFrames基本操作以及執行SQL查詢等。
　　第5、6章屬於 Spark SQL編程的進階內容，也是我們將Spark SQL應用於生産、科研計算環境下，真正開始分析多類數據源、實現各種復雜業務需求必須要掌握的知識。在第5章裏，我們以包含簡單且典型的學生信息錶的JSON文件作為數據源，深入對DataFrame豐富強大的API進行研究，以操作講解加示例的形式包攬瞭DataFrame中每一個常用的行動、轉化操作，進而幫助讀者輕鬆高效地組閤使用DataFrame所提供的API來實現業務需求。在第6章裏，介紹瞭Spark SQL 可處理的各種數據源，包括Hive錶、JSON和Parquet文件等，從廣度上使讀者瞭解Spark SQL在大數據領域對典型結構化數據源的皆可處理性，從而使讀者真正在工作中掌握一門結構化數據的分析利器。
　　第三部分 實踐篇（第7、8章）
　　第7章通過講解大型商業實例項目（基於WiFi探針的商業大數據分析技術）的功能需求、係統架構、功能設計、數據庫結構來幫助讀者理解如何在實際開發中應用Spark SQL來處理結構化數據，加強讀者的工程思維，同時為第8章的學習做好鋪墊。
　　第8章通過講解分布式環境搭建以及項目代碼的解析來幫助讀者進一步理解Spark SQL應用程序的執行過程，在後一部分介紹瞭Spark SQL程序的遠程調試方法和Spark 的Web 界麵，幫助讀者更加方便地瞭解程序的運行狀態。
　　第四部分 調優篇（第9章）
　　調優篇由第9章組成，本篇從Spark的執行流程到內存以及任務的劃分，再到Spark應用程序的編寫技巧，接著到Spark本身的調優，最後引齣數據傾斜的解決思路，層層遞進，逐步解析Spark的調優思想。最後以對Spark 執行引擎 Tungsten與Spark SQL的解析引擎Catalyst的介紹作為本部分的結尾。筆者將在本篇中帶領讀者掌握Spark的調優方式以及思想，讓Spark程序再快一點。
　　本書適閤讀者
　　本書適閤於學習數據挖掘、有海量結構化數據分析需求的大數據從業者及愛好者閱讀，也可以作為高等院校相關專業的教材。建議在學習本書內容的過程中，理論聯係實際，獨立進行一些代碼的編寫，采取開放式的實驗方法，即讀者自行準備實驗數據和實驗環境，解決實際問題，最終達到理論聯係實際的目的。
　　本書在寫作過程中得到瞭傢人以及本書編輯的大力支持，在此對他們一並錶示感謝。
　　本書由紀涵（主要負責基礎篇的編寫）主筆，其他參與著作的還有靖曉文（主要負責實踐篇的編寫）、趙政達（主要負責入門篇、調優篇的編寫），排名不分先後。
　　紀 涵
　　2018年2月

《數據洞察的利器：Spark SQL進階之路》 在這信息爆炸的時代，數據已成為驅動商業決策、科技創新以及社會進步的核心要素。從海量用戶行為日誌到復雜的科學實驗數據，再到物聯網設備産生的實時流，我們正以前所未有的速度積纍和産生數據。如何從這些龐雜的數據中挖掘齣有價值的信息，實現快速、高效的數據分析，成為擺在我們麵前的重大課題。而Spark SQL，正是這個時代賦予我們的強大武器。 本書並非一本簡單的技術手冊，它是一次深入探索Spark SQL潛力的旅程。我們將跳齣“入門”的淺嘗輒止，直抵“實踐”的精髓，聚焦於如何將Spark SQL的力量淋灕盡緻地發揮齣來，以應對真實世界中復雜多變的數據分析挑戰。我們不滿足於知其然，更追求知其所以然，深入理解Spark SQL背後的原理，纔能在麵對疑難雜癥時遊刃有餘，在優化性能時事半功倍。 麵嚮對象：誰能從本書中獲益？ 本書的目標讀者群體廣泛，主要涵蓋以下幾類： 有一定Spark基礎的數據工程師和開發人員： 如果您已經熟悉Spark Core API，並且希望將工作流程轉嚮更聲明式、更高效的SQL查詢，本書將是您無縫過渡的理想選擇。我們將幫助您理解Spark SQL與RDD之間的關係，掌握DataFrame和Dataset的優勢，以及如何利用SQL語法和API進行復雜的數據轉換和分析。 有SQL背景但初涉大數據領域的數據分析師和科學傢： 如果您擅長使用傳統SQL進行數據分析，但對大數據處理的復雜性感到睏惑，本書將為您搭建一座橋梁。您將學習如何用熟悉的SQL語言操作TB甚至PB級彆的數據，理解Spark SQL在分布式環境下的執行機製，並掌握利用SQL進行大規模數據探索和建模的技巧。 對大數據處理和分布式計算感興趣的技術愛好者： 無論您的背景如何，隻要您對如何處理海量數據、構建高性能數據管道、以及利用現代化技術進行數據驅動決策感興趣，本書都將為您提供寶貴的知識和實踐指導。 核心內容：深度解析與實戰演練 本書的結構圍繞著Spark SQL的核心概念、高級特性和實際應用展開，力求為讀者提供一個全麵而深入的學習體驗。 第一部分：Spark SQL基石重塑 在深入探討高級主題之前，我們首先將重新審視Spark SQL的基礎，但視角會更加深入和全麵。 DataFrame/Dataset的本質與優勢： 我們將詳細剖析DataFrame和Dataset的內部結構，理解它們如何通過Schema來優化數據存儲和查詢計劃。我們將深入講解Catalyst Optimizer的工作原理，揭示Spark SQL如何將SQL查詢轉化為高效的執行計劃，以及其背後的邏輯和優化策略。 Schema的演進與靈活運用： 掌握Schema的定義、推斷和演變對於構建健壯的數據應用至關重要。我們將演示如何處理半結構化數據，如JSON、Parquet等，以及如何動態地適應數據結構的變更。 SQL語法與API的融閤： 除瞭標準的SQL查詢，我們還將重點介紹Spark SQL提供的豐富API，包括DSL（Domain Specific Language），讓您能夠以編程的方式構建復雜的數據轉換。理解SQL語法和API之間的互操作性，將極大地提升您的開發效率。 第二部分：性能優化與高級特性 理解瞭基礎，我們便能著手於讓Spark SQL運行得更快、更穩健。 查詢優化深度剖析： Catalyst Optimizer是Spark SQL的大腦，我們將揭示其內部的工作流程，包括解析、邏輯優化和物理優化。您將學習如何閱讀和理解Spark UI中的查詢計劃，識彆性能瓶頸，並掌握如謂詞下推（Predicate Pushdown）、列裁剪（Column Pruning）等核心優化技術。 數據存儲格式與分區策略： 不同的數據存儲格式（如Parquet、ORC）在性能上有著顯著差異。本書將深入比較它們的優劣，並指導您如何選擇最適閤您業務場景的格式。同時，我們將詳細講解數據分區（Partitioning）和分桶（Bucketing）的重要性，以及如何通過閤理的分區策略大幅提升查詢效率。 緩存與持久化策略： 閤理利用Spark的緩存機製（`cache()`和`persist()`）可以顯著減少重復計算。我們將探討不同緩存級彆的影響，並指導您如何在數據訪問模式下做齣最佳選擇。 窗口函數與復雜分析： 窗口函數是進行高級數據分析的利器，用於處理 sıralama、聚閤等場景。本書將提供豐富的窗口函數應用實例，幫助您解決復雜的分析問題，例如計算移動平均、排名、滯後值等。 用戶自定義函數（UDF）的性能考量： 雖然UDF提供瞭靈活性，但濫用或不當使用可能導緻性能下降。我們將深入分析UDF在Spark SQL中的執行方式，討論其性能開銷，並指導您如何編寫高效的UDF，甚至考慮使用Spark SQL內置函數或Pandas UDF等替代方案。 第三部分：Spark SQL在真實場景中的應用 理論的最終目的是指導實踐。本部分將聚焦於Spark SQL在不同真實場景下的應用，通過具體的案例，讓讀者掌握解決實際問題的能力。 ETL（Extract, Transform, Load）流程構建： Spark SQL是構建高效ETL管道的理想工具。我們將展示如何利用Spark SQL從各種數據源（數據庫、文件係統、消息隊列）抽取數據，進行復雜的轉換（清洗、聚閤、關聯），並將結果加載到目標係統中。 實時數據流處理： 結閤Spark Streaming或Structured Streaming，Spark SQL能夠無縫處理實時數據流。我們將演示如何對流式數據進行SQL查詢，實現近乎實時的分析和響應。 交互式數據探索與可視化： Spark SQL強大的即席查詢能力，使其成為交互式數據探索的絕佳選擇。我們將探討如何將其與各類可視化工具（如Tableau, Power BI, Zeppelin, Jupyter Notebook）集成，讓數據分析師能夠快速發現數據中的洞察。 機器學習特徵工程： 在構建機器學習模型之前，特徵工程是至關重要的一步。Spark SQL提供瞭豐富的函數和API，可以高效地完成特徵的提取、轉換和創建，本書將提供相關實踐案例。 與其他大數據組件的協同： Spark SQL並非孤立存在，它能與Hadoop生態係統中的其他組件（如HDFS, Hive, Kafka, Cassandra）良好協作。我們將探討如何將Spark SQL集成到現有的Hadoop架構中，發揮其最大價值。 本書特色：理論與實踐的完美結閤 深入淺齣的講解： 我們力求用清晰易懂的語言解釋復雜的技術概念，避免冗餘的理論堆砌，聚焦於核心要點。 豐富的實戰案例： 本書包含大量貼近實際業務場景的代碼示例和案例分析，讓讀者在學習過程中就能動手實踐，鞏固知識。 性能優化技巧： 我們將貫穿全書的性能優化策略，從查詢計劃到存儲格式，全方位指導讀者構建高性能的數據處理應用。 前沿技術的探討： 除瞭核心的Spark SQL，我們還將適時引入與Spark SQL相關的最新技術和發展趨勢，幫助讀者保持技術領先。 解決實際問題的能力： 本書的目標是賦予讀者解決真實世界數據挑戰的能力，而不僅僅是學習API。 結語 在數據驅動的未來，掌握Spark SQL的強大能力，意味著您掌握瞭從海量數據中提煉價值、驅動創新的核心競爭力。本書將是您在這條道路上不可或缺的夥伴，陪伴您從理解Spark SQL的強大功能，到精通其性能優化技巧，最終能夠自信地將其應用於各種復雜的數據分析場景。讓我們一起踏上這段進階之旅，解鎖數據洞察的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

我接觸過不少大數據相關的書籍，很多都是側重於API調用或者框架的最新特性介紹，讀完後感覺自己像個“API調用機器人”。但《Spark SQL入門與實踐指南》的獨特之處在於，它始終將“業務目標”放在首位，然後教你如何用SQL這一通用語言去實現它。它就像一位經驗豐富的數據科學傢在和你分享他的“工具箱”。書中關於窗口函數在復雜報錶（如環比、同比、留存分析）中的應用實例，簡直是藝術品級彆的講解。作者並沒有僅僅給齣代碼，而是先剖析瞭業務邏輯，再用最簡潔的Spark SQL語句實現，最後評估瞭其在分布式環境下的性能錶現。這種“業務-邏輯-實現-評估”的完整閉環，極大地提升瞭我解決實際問題的信心。我特彆喜歡作者在結尾處提到的關於Spark SQL與Delta Lake/Iceberg等現代數據湖錶格式集成的章節，這讓這本書的內容保持瞭與行業前沿的同步，確保讀者學到的知識不會過時，絕對是值得反復閱讀的案頭必備參考書。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我這種想在數據湖上玩轉SQL的工程師量身定做的！剛翻開封麵，我就被它紮實的理論基礎和緊貼實際的案例深深吸引住瞭。作者似乎完全理解我們日常工作中會遇到的那些坑，比如如何處理海量非結構化數據，如何優化復雜的Join操作，以及在分布式環境下保證數據一緻性的那些灰色地帶。書中對Spark SQL的底層執行原理，特彆是Catalyst優化器和Tungsten執行引擎的講解，深入淺齣，沒有那種晦澀難懂的數學公式堆砌，而是通過清晰的流程圖和代碼片段，讓你恍然大悟：原來我們寫的SQL語句是這麼被執行的！我尤其欣賞它在高級功能上的覆蓋，比如窗口函數的高級用法、UDTF的編寫與性能考量，甚至是UDAF的定製化實現，都給齣瞭詳盡的步驟和注意事項。讀完前幾章，我立刻感覺自己對Spark集群資源的利用效率都有瞭質的提升，不再是隻會寫SELECT FROM table的“SQL小白”瞭。這本書的價值遠超一本普通的工具書，它更像是一位資深架構師在旁邊手把手地帶你進入這個高性能計算的世界。

評分☆☆☆☆☆

說實話，剛開始我對技術書籍的“實踐指南”這種命名持保留態度，總覺得很多都是掛羊頭賣狗肉。但這本書徹底改變瞭我的看法。它不僅僅是教你寫SQL語句，它是在教你如何“構建”一個健壯的數據處理流程。我非常欣賞作者在書中反復強調的“可觀察性”和“調試”的重要性。書中有一章專門講如何利用Spark UI和日誌來診斷慢查詢，這對於我來說簡直是打開瞭新世界的大門。過去我隻能靠猜和試錯來優化性能，現在我能清晰地看到DAG執行圖中的Shuffle讀寫量、Task的並行度和溢寫大小，從而對癥下藥。例如，書中對於數據傾斜後的聚閤操作，建議使用“二次聚閤+隨機鹽值”的技巧，我實際操作後發現，這比單純地使用`repartitionByHash`效果要好得多，因為它更具針對性。這本書的深度已經觸及到瞭係統調優的層麵，對於希望從“代碼使用者”晉升為“係統設計者”的技術人員來說，它提供瞭極佳的參考框架和工具集。

評分☆☆☆☆☆

我必須得說，這本書的排版和案例設計簡直是教科書級彆的典範。市麵上很多技術書籍往往為瞭追求知識的全麵性而犧牲瞭閱讀的連貫性，要麼是知識點羅列，要麼就是案例過於陳舊。但《指南》完全沒有這個問題。它的邏輯主綫非常清晰，從基礎的數據源接入（Parquet, ORC, JSON的優劣對比）開始，逐步過渡到復雜的數據轉換和聚閤。最讓我眼前一亮的是，作者並沒有停留在理論上空談，而是提供瞭大量可以直接在生産環境中藉鑒的“最佳實踐模闆”。比如，在處理時間序列數據時，書中提供的那套基於日期分區和Bucket優化的方法，我按照操作下來，查詢速度直接提升瞭四倍以上，這對我接下來的季度報告生成任務簡直是雪中送炭。此外，書中對Spark SQL中涉及到的內存管理和垃圾迴收的側重點描述，也讓我明白瞭為什麼有些查詢會無緣無故地OOM（內存溢齣），並學會瞭如何通過調整配置參數來規避風險。這本書的實用性，絕對是五星好評，強烈推薦給那些希望快速將理論知識轉化為生産力的人。

評分☆☆☆☆☆

作為一個有著多年傳統數據庫經驗的分析師，轉嚮Spark SQL的生態係統時，最大的障礙就是那種麵嚮批處理和分布式計算的思維轉換。這本書的第三部分，專門探討瞭SQL在ELT和數據治理場景下的應用，完全擊中瞭我的痛點。作者沒有迴避Spark SQL在處理流式數據時的局限性，反而詳細介紹瞭如何結閤Structured Streaming來構建一個近似實時的分析管道，這比我過去摸索瞭幾個月的時間要高效得多。書中對數據傾斜問題的分析尤其深刻，它不僅告訴你“什麼導緻瞭傾斜”，更重要的是，它提供瞭至少三種不同粒度的解決方案——從SQL級彆的Hint用到數據預處理的廣播變量，每一種方案的適用場景和性能權衡都分析得淋灕盡緻。我甚至在書中找到瞭一些關於如何利用Spark SQL進行數據脫敏和安全審計的章節，這在當前數據閤規要求日益嚴格的環境下，顯得尤為重要。這本書的廣度與深度兼備，真正做到瞭“入門”之後，還能讓你“精通”的路綫圖。

評分☆☆☆☆☆

適閤入門學習的一本書。

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從第6章開始，寫的就太敷衍太不走心瞭。很多東西一帶而過。第七章需求分析還可以，第八章真正實戰，那代碼個人認為真是實習生水平，大數據場景下，到處用collect，到處是循環裏套循環中間加sql。代碼幾乎很少有注釋，聲明的變量沒有一個有注釋的。

評分☆☆☆☆☆

從第6章開始，寫的就太敷衍太不走心瞭。很多東西一帶而過。第七章需求分析還可以，第八章真正實戰，那代碼個人認為真是實習生水平，大數據場景下，到處用collect，到處是循環裏套循環中間加sql。代碼幾乎很少有注釋，聲明的變量沒有一個有注釋的。

評分☆☆☆☆☆

適閤入門學習的一本書。

評分☆☆☆☆☆

入門很好的一本書

評分☆☆☆☆☆

花枝招展是準備準備準備準備準備準備準備

評分☆☆☆☆☆

適閤入門學習的一本書。