(正版特价)Spark核心技术与高级应用 计算机与互联网 书籍|229737 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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于俊，向海，代其锋，马海平 著

图书标签:

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111523543

商品编码：17019729512

丛书名： 大数据技术丛书

出版时间：2016-01-01

页数：300

书名：	(正版特价)Spark核心技术与高级应用|229737
图书定价：	69元
图书作者：	于俊;向海;代其锋;马海平
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2016/1/1 0:00:00
ISBN号：	9787111523543
开本：	16开
页数：	300
版次：	1-1

大数据处理的基石：深入解析Apache Spark的技术原理与实践应用 在这个数据爆炸的时代，如何高效、便捷地处理海量数据，已成为企业和开发者面临的核心挑战。Apache Spark，作为新一代的大数据处理引擎，凭借其内存计算的卓越性能、易用性和丰富的功能，迅速崛起并成为业界标准。本书旨在为您提供一个全面、深入的学习体验，帮助您掌握Spark的核心技术，并将其灵活应用于实际业务场景，从而驾驭大数据浪潮，释放数据价值。 第一部分：Spark技术精髓，筑牢坚实基础 我们首先将带领您走进Spark的世界，揭示其核心的设计理念和架构。从Spark的诞生背景、发展历程，到其与Hadoop MapReduce等传统大数据处理框架的对比优势，您将清晰地认识到Spark为何能够脱颖而出，成为大数据处理的首选技术。 Spark架构剖析： 我们将详细解读Spark的整体架构，包括Driver Program、Cluster Manager（Standalone, YARN, Mesos）、Worker Nodes以及Executors等关键组件。通过理解这些组件如何协同工作，您将对Spark的分布式计算模型有一个宏观而深刻的认识。 RDD：Spark的灵魂： Resilient Distributed Datasets（RDD）是Spark中最核心的数据抽象。本书将从RDD的定义、特性（不可变性、容错性、分区）出发，深入剖析其创建方式（基于集合、基于外部存储、由现有RDD转换）、转换操作（map, filter, flatMap, reduceByKey等）以及行动操作（collect, count, saveAsTextFile等）。我们将通过丰富的代码示例，让您理解RDD的惰性求值机制以及如何通过其进行高效的数据转换。 Spark SQL：结构化数据处理的利器： 随着结构化数据在大数据中的比重不断增加，Spark SQL应运而生。本书将详细讲解Spark SQL的DataFrame和Dataset API，介绍如何使用SQL查询、DSL（Domain Specific Language）进行数据操作。您将学习如何将RDD转换为DataFrame/Dataset，如何利用Catalyst Optimizer和Tungsten Execution Engine带来的性能优化，以及如何与Hive等外部数据源集成。 Spark Streaming：实时数据流处理的实践： 对于需要处理实时产生数据的应用场景，Spark Streaming提供了强大的解决方案。本书将深入讲解Spark Streaming的核心概念，如Discretized Streams（DStreams）、批处理间隔、滑动窗口操作。您将学会如何从Kafka、Flume、Kinesis等数据源接收数据，并运用Spark Streaming进行状态更新、聚合统计等实时分析。 MLlib：大数据机器学习的赋能者： 机器学习是大数据应用的重要方向。Spark的机器学习库MLlib提供了丰富的算法和工具，帮助您构建和部署机器学习模型。本书将覆盖MLlib的核心组件，包括常见算法（分类、回归、聚类、协同过滤）、特征提取、特征转换、模型评估等。您将学习如何使用MLlib处理大规模数据集，并构建个性化推荐系统、欺诈检测模型等。 GraphX：图计算的探索： 图结构是描述实体间关系的重要方式。Spark GraphX提供了在Spark上进行大规模图计算的API。本书将介绍GraphX的基本概念，如Vertex RDD, Edge RDD，以及PageRank、Connected Components等经典图算法的实现。您将学习如何利用GraphX处理社交网络分析、推荐系统中的图数据。 第二部分：Spark高级应用与性能优化，驾驭复杂场景 掌握了Spark的核心技术后，本书将进一步引导您进入Spark的高级应用领域，并分享实用的性能调优技巧，帮助您应对更复杂的业务需求和挑战。 Spark的集群部署与管理： 无论是在本地开发还是在生产环境中使用Spark，理解其部署和管理方式至关重要。本书将介绍Spark的多种部署模式，包括Standalone模式、YARN模式以及Kubernetes模式，并阐述如何进行集群的配置、监控和故障排查。 Spark性能调优深度解析： 性能是大数据处理的关键。本书将深入探讨Spark的性能瓶颈，并提供行之有效的调优策略。您将学习如何通过合理的数据分区、内存管理、Shuffle优化、广播变量、累加器等手段，显著提升Spark应用的运行效率。我们还将介绍Spark UI的使用，帮助您诊断和解决性能问题。 Spark生态系统集成： Spark并非孤立存在，而是与广泛的大数据生态系统紧密集成。本书将重点介绍Spark与Hadoop HDFS、Hive、HBase、Kafka等组件的集成应用，展示如何构建一个完整的大数据处理流程。 Spark与其他大数据技术的对比与融合： 除了Hadoop生态，我们还将简要探讨Spark与Flink、Storm等其他流处理框架的异同，以及Spark在云原生环境下的应用前景，帮助您在不同技术栈之间做出明智的选择。 实际案例分析与最佳实践： 理论知识需要通过实践来巩固。本书将通过一系列精心设计的实际案例，涵盖日志分析、用户行为分析、实时推荐、ETL（Extract, Transform, Load）等场景，展示Spark在不同行业和业务中的应用。同时，我们将提炼出在实际开发中总结出的最佳实践，帮助您规避常见错误，编写出高质量的Spark代码。 Spark的未来发展趋势： 大数据技术日新月异，Spark也在不断演进。本书将对Spark的未来发展方向进行展望，包括其在AI、IoT等新兴领域的应用，以及社区的发展动态，帮助您保持技术的前瞻性。 本书的特点： 内容全面深入： 从Spark的基础概念到高级应用，覆盖了Spark技术栈的各个重要方面。 理论与实践结合： 理论讲解清晰易懂，并辅以大量的代码示例和实际案例，帮助读者学以致用。 注重性能优化： 提供了详尽的性能调优指南，帮助读者构建高效可靠的大数据应用。 面向读者广泛： 无论是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中获益。 通过本书的学习，您将能够深刻理解Spark的工作原理，熟练掌握其核心API，并具备独立设计和实现大规模数据处理解决方案的能力。无论您是想成为一名杰出的数据工程师、数据科学家，还是希望利用大数据提升业务价值的企业，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。让我们一起踏上Spark的学习之旅，用数据驱动未来！

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够真正帮助我理解和掌握Spark分布式计算原理的书籍，终于在这本《(正版特价)Spark核心技术与高级应用》中找到了答案。作者的写作风格非常独特，他并没有一开始就陷入技术细节，而是从分布式计算的宏观视角出发，一步步引导读者理解Spark的设计哲学和架构演进。这种循序渐进的方式让我受益匪浅，让我能够更好地把握Spark的整体脉络。书中对Spark的RDD、DAG调度器、内存管理等方面进行了非常深入的剖析，让我终于能够理解那些看似复杂的内部机制是如何协同工作的。特别是关于Spark的内存模型和垃圾回收机制的讲解，让我对Spark的性能瓶颈有了更深刻的认识，并学会了如何通过调整相关参数来优化内存使用。另外，本书在高级应用部分，也涉及了许多业界常见的Spark应用场景，比如ETL、实时推荐、图计算等，并给出了相应的解决方案和代码示例。这使得这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一本实践指南，能够帮助我将Spark技术应用到实际业务中去。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，确实给我在学习大数据技术，尤其是Spark这个炙手可热的框架时，带来了极大的便利。它不是那种泛泛而谈的理论堆砌，而是深入浅出地讲解了Spark的各个核心组件，从Spark SQL到Spark Streaming，再到MLlib和GraphX，每一个部分都讲解得相当透彻。我尤其欣赏它在概念讲解之后，立刻附带了详实的案例代码，这些代码可执行性极强，让我能够边学边练，迅速将理论知识转化为实践能力。而且，作者在讲解过程中，还穿插了许多关于Spark优化和性能调优的实用技巧，这些都是在实际工作中非常宝贵的经验。例如，对于Spark Streaming的窗口操作，书中不仅讲解了基本概念，还详细说明了如何处理延迟数据以及如何选择合适的窗口类型，这对于构建健壮的实时数据处理系统至关重要。此外，对于MLlib的算法介绍，也提供了从数据预处理到模型评估的完整流程，让我对如何使用Spark进行机器学习有了更清晰的认识。总而言之，这本书是我近期遇到的最实用的技术书籍之一，极大地提升了我对Spark的理解和应用水平，强烈推荐给所有对大数据和Spark感兴趣的朋友。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容确实给我带来了惊喜，它以一种非常接地气的方式介绍了Spark的核心技术。我特别喜欢作者在讲解每个技术点时，都会引用大量的真实场景和业务需求，这让我能够清晰地理解为什么需要这项技术，以及它在实际应用中能解决什么问题。例如，在讲解Spark SQL的优化时，作者并没有停留在理论层面，而是通过一个实际的电商数据分析案例，演示了如何利用Catalyst优化器、Tungsten执行引擎等技术来大幅提升查询性能。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我能够更深入地理解Spark SQL的强大之处，并学到了很多在实际工作中可以立即应用的技巧。书中对Spark Streaming的讲解也十分到位，不仅介绍了DStream、Structured Streaming等概念，还重点讲解了如何处理容错、状态管理以及与Kafka等消息队列的集成，这些都是构建实时数据管道的关键。总的来说，这本书非常适合那些希望在实际工作中应用Spark，但又苦于缺乏实践经验的开发者。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对Spark的理解停留在比较浅的层面，总觉得它是一个高深莫测的框架。然而，在阅读了《(正版特价)Spark核心技术与高级应用》之后，我的这种看法得到了彻底的改变。作者用一种非常生动有趣的方式，将Spark的复杂概念变得易于理解。他通过大量的图示和类比，生动地描绘了Spark的分布式计算模型，让我能够直观地感受到数据在集群中是如何流转和处理的。我尤其欣赏书中关于Spark Shuffle机制的讲解，作者用了一个非常巧妙的比喻，让我瞬间就理解了Shuffle的本质以及它对性能的影响。此外，书中对Spark的容错机制和高可用性也有详细的论述，让我对Spark在生产环境中的稳定性有了更深的信心。除了核心技术，本书在高级应用方面也提供了很多实用的建议，比如如何构建可伸缩的Spark应用，如何进行Spark集群的监控和故障排查等。这些内容对于我这种想要将Spark应用到生产环境的开发者来说，简直是雪中送炭。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受是，它真的能够帮助我构建起对Spark技术的系统性认知。作者并没有仅仅停留在介绍各个组件的功能，而是着重于讲解这些组件之间的协同工作原理，以及它们如何共同支撑起Spark强大的分布式计算能力。我特别喜欢书中关于Spark内存管理和持久化策略的讲解，它让我明白如何通过合理地利用内存和磁盘资源来提升Spark作业的执行效率，避免不必要的I/O开销。书中还对Spark的扩展性和插件化机制进行了详细的介绍，这让我看到了Spark在未来发展的巨大潜力，以及如何根据自己的需求来定制和扩展Spark的功能。此外，本书在机器学习和图计算方面的内容也相当有深度，它不仅介绍了MLlib和GraphX的基本用法，还探讨了一些更高级的算法和应用场景，比如分布式深度学习、图神经网络等。这些前沿的技术内容，让我对Spark在人工智能领域的应用充满了期待。总的来说，这是一本既有深度又有广度的技术书籍，非常值得反复研读。