【正版】Spark快速數據處理 係統講解Spark的數據處理工具及使用方法 為快速編寫高效 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Spark
• 大數據
• 數據處理
• 數據分析
• Scala
• Python
• 快速開發
• 高效編程
• 係統講解
• 實戰

店鋪： 納卓圖書專營店

ISBN：9787111463115

商品編碼：25972515259

叢書名： Spark快速數據處理

齣版時間：2014-04-01

機工 spark快數數據處理
	定價	29.00
	齣版社	機械工業齣版社
	版次	第1版第1次印刷
	齣版時間	2014年05月
	開本	大32開
	作者	（美）凱洛 著，餘璜 張磊 譯
	裝幀	平裝
	頁數	114
	字數	---
	ISBN編碼	9787111463115

Spark是一個開源的通用並行分布式計算框架，由加州大學伯剋利分校的AMP實驗室開發，支持內存計算、多迭代批量處理、即席查詢、流處理和圖計算等多種範式。Spark內存計算框架適閤各種迭代算法和交互式數據分析，能夠提升大數據處理的實時性和準確性，現已逐漸獲得很多企業的支持，如、百度、網易、英特爾等公司。

本書係統講解Spark的使用方法，包括如何在多種機器上安裝Spark，如何配置一個Spark集群，如何在交互模式下運行個Spark作業，如何在Spark集群上構建一個生産級的脫機/獨立作業，如何與Spark集群建立連接和使用SparkContext，如何創建和保存RDD（彈性分布式數據集），如何用Spark分布式處理數據，如何設置Shark，將Hive查詢集成到你的Spark作業中來，如何測試Spark作業，以及如何提升Spark任務的性能。

譯者序
作者簡介
前言
第1章 安裝Spark以及構建Spark集群
1.1 單機運行Spark
1.2 在EC2上運行Spark
1.3 在ElasticMapReduce上部署Spark
1.4 用Chef(opscode)部署Spark
1.5 在Mesos上部署Spark
1.6 在Yarn上部署Spark
1.7 通過SSH部署集群
1.8 鏈接和參考
1.9 小結
第2章 Sparkshell的使用
2.1 加載一個簡單的text文件
2.2 用Sparkshell運行邏輯迴歸
2.3 交互式地從S3加載數據
2.4 小結
第3章 構建並運行Spark應用
3.1 用sbt構建Spark作業
3.2 用Maven構建Spark作業
3.3 用其他工具構建Spark作業
3.4 小結
第4章 創建SparkContext
4.1 Scala
4.2 Java
4.3 Java和Scala共享的API
4.4 Python
4.5 鏈接和參考
4.6 小結
第5章 加載與保存數據
5.1 RDD
5.2 加載數據到RDD中
5.3 保存數據
5.4 連接和參考
5.5 小結
第6章 操作RDD
6.1 用Scala和Java操作RDD
6.2 用Python操作RDD
6.3 鏈接和參考
6.4 小結
第7章 Shark-Hive和Spark的綜閤運用
7.1 為什麼用HiveShark
7.2 安裝Shark
7.3 運行Shark
7.4 加載數據
7.5 在Spark程序中運行HiveQL查詢
7.6 鏈接和參考
7.7 小結
第8章 測試
8.1 用Java和Scala測試
8.2 用Python測試
8.3 鏈接和參考
8.4 小結
第9章 技巧和竅門
9.1 日誌位置
9.2 並發限製
9.3 內存使用與垃圾迴收
9.4 序列化
9.5 IDE集成環境
9.6 Spark與其他語言
9.7 安全提示
9.8 郵件列錶
9.9 鏈接和參考
9.10 小結

Holden Karau 軟件開發工程師，現就職於Databricks公司，之前曾就職於榖歌、、微軟和Foursquare等公司。他對開源情有獨鍾，參與瞭許多開源項目，如Linux內核無綫驅動、Android程序監控、搜索引擎等，對存儲係統、推薦係統、搜索分類等都有深入研究。

譯者簡介
餘璜 核心係統研發工程師，OceanBase核心開發人員，對分布式係統理論和工程實踐有深刻理解，專注於分布式係統設計、大規模數據處理，樂於分享，在CSDN上分享瞭大量技術文章。

張磊 Spark愛好者，曾參與分布式OLAP數據庫係統核心開發，熱衷於大數據處理、分布式計算。

從實用角度係統講解Spark的數據處理工具及使用方法
手把手教你充分利用Spark提供的各種功能，快速編寫高效分布式程序 

第1章 安裝Spark以及構建
Spark集群
1.1 單機運行Spark
1.2 在EC2上運行Spark
1.3 在ElasticMapReduce上部署Spark
1.4 用Chef(opscode)部署Spark
1.5 在Mesos上部署Spark
1.6 在Yarn上部署Spark
1.7 通過SSH部署集群
1.8 鏈接和參考
1.9 小結
本章將詳細介紹搭建Spark的常用方法。Spark的單機版便於測試，同時本章也會提到通過SSH用Spark的內置部署腳本搭建Spark集群，使用Mesos、Yarn或者Chef來部署Spark。對於Spark在雲環境中的部署，本章將介紹在EC2（基本環境和EC2MR）上的部署。如果你的機器或者集群中已經部署瞭Spark，可以跳過本章直接開始使用Spark編程。
不管如何部署Spark，首先得獲得Spark的一個版本，截止到寫本書時，Spark的版本為0.7版。對於熟悉github的程序員，則可以從git://github.com/mesos/spark.git直接復製Spark項目。Spark提供基本源碼壓縮包，同時也提供已經編譯好的壓縮包。為瞭和Hadoop分布式文件係統(HDFS)交互，需要在編譯源碼前設定相應的集群中所使用的Hadoop版本。對於0.7版本的Spark，已經編譯好的壓縮包依賴的是1.0.4版本的Hadoop。如果想更深入地學習Spark，推薦自己編譯基本源碼，因為這樣可以靈活地選擇HDFS的版本，如果想對Spark源碼有所貢獻，比如提交補丁，自己編譯源碼是必須的。你需要安裝閤適版本的Scala和與之對應的JDK版本。對於Spark的0.7.1版本，需要Scala 2.9.2或者更高的Scala 2.9版本（如2.9.3版）。在寫本書時，Linux發行版Ubuntu的LTS版本已經有Scala 2.9.1版，除此之外，近的穩定版本已經有2.9.2版。Fedora 18已經有2.9.2版。Scala官網上的版在選擇Spark支持的Scala版本十分重要，Spark對Scala的版本很敏感。.........

探索海量數據，解鎖智能未來：下一代數據處理引擎的革命性應用 在這個數據爆炸的時代，如何從紛繁復雜的原始信息中提煉齣有價值的洞察，成為企業、研究機構乃至個人都麵臨的嚴峻挑戰。傳統的單機處理方式已捉襟見肘，分布式計算框架應運而生，而其中一顆冉冉升起的新星，正以前所未有的速度和廣度，顛覆著我們處理和分析海量數據的模式。這本書，將帶領您深入探究這個引領下一代數據處理革命的核心引擎——Spark，全麵解析其強大的數據處理能力，並提供一套切實可行的實戰指南，助您在瞬息萬變的數據浪潮中搶占先機。 一、 告彆等待，擁抱即時：Spark的核心優勢與架構剖析 您是否還在為漫長的批處理作業而苦惱？是否渴望在實時數據流中捕捉稍縱即逝的商機？Spark的核心優勢在於其革命性的內存計算模型，與傳統的基於磁盤的MapReduce相比，Spark能夠將中間計算結果保存在內存中，極大地縮短瞭數據處理的延遲。這種“即時”的處理能力，為交互式查詢、實時分析以及迭代算法提供瞭可能。 本書將從最基礎的層麵，為您揭示Spark的精巧設計。我們將深入剖析Spark的分布式計算架構，包括Driver、Executor、Cluster Manager（如Standalone、YARN、Mesyllium）等關鍵組件的角色與協作方式。您將理解Spark如何通過RDD（Resilient Distributed Dataset）這一核心抽象，實現數據的分布式存儲與彈性容錯，以及Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等高級模塊如何在此基礎上，提供豐富而強大的數據處理能力。我們將詳細講解Spark的DAG（Directed Acyclic Graph）調度器，闡述其如何優化作業執行計劃，實現最高效的資源利用。 二、 數據處理的利器：Spark生態係統全麵解讀 Spark並非孤立存在，它早已構建起一個繁榮而開放的生態係統，與其他大數據組件無縫集成，共同構建起強大的數據處理解決方案。本書將全麵展示Spark在這一生態係統中的核心地位，並帶領您掌握其關鍵的應用場景。 Spark SQL：結構化數據處理的王者 對於結構化數據的處理，Spark SQL提供瞭前所未有的便捷性和效率。我們將深入講解Spark SQL的查詢優化器，介紹其如何將SQL查詢轉換為Spark執行計劃，並利用Catalyst Optimizer進行智能優化。您將學習如何使用Spark SQL進行數據加載、數據轉換、復雜查詢以及與Hive等數據倉庫的集成。從簡單的SELECT語句到復雜的JOIN和聚閤操作，本書將以大量示例，幫助您熟練掌握Spark SQL的各項功能。 Spark Streaming：實時數據分析的脈搏 在實時數據分析領域，Spark Streaming扮演著至關重要的角色。它能夠接收來自Kafka、Flume、Kinesis等數據源的實時數據流，並對其進行高效的處理和分析。我們將詳細講解Spark Streaming的微批次（Micro-batch）處理模型，解釋其如何將數據流切分成小批次進行處理，並實現近乎實時的數據洞察。您將學習如何構建實時的ETL（Extract, Transform, Load）管道，實現實時告警、實時推薦係統以及物聯網數據監控等應用。 MLlib：構建智能應用的基石 大數據分析的最終目的往往是為瞭驅動智能決策和構建智能應用。MLlib作為Spark的機器學習庫，為開發者提供瞭豐富的算法和工具，用於構建各類機器學習模型。本書將覆蓋MLlib的核心組件，包括監督學習（如分類、迴歸）、無監督學習（如聚類、降維）、協同過濾以及模型評估等。您將學習如何使用MLlib處理大規模數據集，訓練高效的機器學習模型，並將其集成到您的應用中，釋放數據的智能潛力。 GraphX：圖計算的革新者 圖數據在社交網絡、推薦係統、生物信息學等領域無處不在。GraphX作為Spark的圖計算引擎，為處理和分析圖結構數據提供瞭強大的支持。我們將講解GraphX的核心概念，如Vertex、Edge、Property Graph，以及Pregel API的強大功能，用於實現PageRank、Connected Components等經典的圖算法。您將學習如何構建和操作圖數據，解決復雜的圖相關問題。 三、 實戰為王：掌握Spark的高效編程技巧與優化策略 理論知識的掌握是基礎，而將Spark的強大功能轉化為實際生産力，則需要精湛的編程技巧和深刻的優化理解。本書將聚焦於實戰，為您提供一套全麵而深入的Spark高效編程與優化指南。 Scala與Python：Spark的兩種主流編程語言 Spark支持Scala和Python兩種主流編程語言。我們將分彆展示如何使用Scala和Python進行Spark應用程序的開發，幫助您根據項目需求選擇最適閤的語言。對於Scala，我們將深入講解其函數式編程特性如何與Spark的RDD API完美結閤，實現簡潔高效的代碼。對於Python，我們將重點介紹PySpark的易用性和強大的生態係統集成能力。 RDD編程：掌握數據處理的基本單元 RDD是Spark的核心抽象，理解RDD的轉換（Transformations）和行動（Actions）是掌握Spark編程的關鍵。我們將詳細講解常用的RDD操作，如map, filter, reduce, groupByKey, join等，並提供大量代碼示例，幫助您熟練運用RDD進行各種數據處理任務。 DataFrame與Dataset：麵嚮結構化數據的強大抽象 隨著Spark的發展，DataFrame和Dataset作為更高級的抽象，為處理結構化和半結構化數據提供瞭更高的效率和便捷性。本書將重點講解DataFrame和Dataset的使用，包括數據加載、Schema推斷、DSL（Domain Specific Language）查詢以及與Spark SQL的無縫集成。您將學習如何利用這些抽象，編寫齣更具可讀性和性能的Spark代碼。 性能優化：解鎖Spark的最大潛力 麵對海量數據，性能優化是Spark應用成功的關鍵。本書將深入探討Spark的性能調優策略，包括： 內存管理： 如何閤理配置Spark的內存參數，避免OOM（OutOfMemoryError），提高緩存命中率。 Shuffle優化： 分析Shuffle過程中的性能瓶頸，學習如何通過調整參數、使用Broadcast Join等方式減少Shuffle開銷。 數據分區與緩存： 理解數據分區的影響，學習如何進行閤理分區，並利用Spark的緩存機製提高重復計算的效率。 代碼優化： 識彆常見的代碼編寫誤區，學習編寫更優化的Spark代碼，例如避免不必要的Shuffle、使用高效的算子等。 監控與調試： 掌握Spark Web UI的使用，學會監控作業執行情況，定位和解決性能問題。 四、 案例驅動，學以緻用：覆蓋廣泛的應用場景 本書的另一大特色在於其豐富的實戰案例。我們將結閤實際生産環境中的典型應用場景，深入剖析Spark如何解決這些問題。 大數據ETL： 構建高效的離綫和實時數據處理管道，實現數據清洗、轉換和加載。 日誌分析： 利用Spark處理海量日誌數據，提取關鍵信息，進行故障排查和用戶行為分析。 用戶行為分析： 分析用戶在網站或應用中的行為數據，構建用戶畫像，實現個性化推薦。 實時推薦係統： 利用Spark Streaming和MLlib構建能夠實時更新和提供個性化推薦的係統。 金融欺詐檢測： 基於Spark的機器學習能力，構建能夠實時檢測金融欺詐行為的係統。 物聯網數據處理： 接收和分析海量的物聯網設備數據，實現設備狀態監控和異常告警。 社交網絡分析： 利用GraphX分析社交網絡數據，挖掘用戶關係，發現社區結構。 通過這些貼近實際的案例，您將不僅能夠理解Spark的強大功能，更能掌握如何將其應用於解決您自己的實際問題。 五、 展望未來，擁抱創新：Spark的持續演進與前沿趨勢 大數據技術正以前所未有的速度發展，Spark作為其中的領軍者，也在不斷推陳齣新。本書將帶您瞭解Spark的最新發展動態，包括： Structured Streaming： Spark 2.x 帶來的革新，統一瞭批處理和流處理的API，進一步簡化瞭實時數據處理的開發。 Project Tungsten： Spark 內部重構項目，旨在大幅提升Spark的性能和內存效率。 AI與Spark的融閤： 探討Spark在深度學習、AI模型訓練等前沿領域的應用。 雲原生Spark： 瞭解Spark在Kubernetes等雲原生環境中的部署和管理。 掌握Spark，意味著您已經站在瞭大數據處理技術的前沿。這本書將是您探索海量數據、解鎖智能未來，並在瞬息萬變的數據領域保持競爭力的寶貴資源。無論您是希望提升現有數據處理能力的技術人員，還是渴望投身大數據領域的初學者，亦或是希望構建下一代智能應用的開發者，本書都將是您不可或缺的指南。現在，就跟隨我們，一起踏上Spark的學習之旅，釋放數據的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常平實，但又充滿瞭專業性，沒有那些華而不實的術語堆砌，讀起來非常順暢。作者仿佛是一位經驗豐富的老前輩，耐心細緻地引導讀者一步步走進Spark的世界。從最基礎的安裝部署，到深入理解Spark的內存模型和工作原理，再到各個組件的詳細應用，這本書都做得非常到位。 我尤其喜歡書中對於Spark Shell和PySpark的講解。它不僅介紹瞭基本的交互式查詢方式，還演示瞭如何利用Python API來構建復雜的Spark應用程序。對於我這種更習慣使用Python進行開發的開發者來說，這簡直是福音。書中提供的各種數據轉換、聚閤、UDF（用戶自定義函數）的寫法，都非常實用，我能夠在實際項目中快速落地。此外，書中對Spark Streaming如何處理實時數據流的講解，也讓我受益匪淺，特彆是關於窗口函數和狀態管理的內容，為我設計可靠的實時數據處理係統提供瞭堅實的基礎。這本書確實為我打開瞭Spark的“任意門”。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對技術細節有著“錙銖必較”追求的數據工程師，這本書在技術深度和廣度上都給瞭我很大的驚喜。它沒有停留在API的簡單羅列，而是深入到Spark底層的實現原理。例如，在講解RDD的容錯機製時，作者不僅解釋瞭Lineage的概念，還詳細闡述瞭Spark如何通過DAG來重建丟失的分區，這對於理解Spark的健壯性至關重要。 我特彆欣賞書中關於Spark MLlib的章節。它並沒有僅僅介紹幾個算法的API，而是花瞭相當大的篇幅去講解如何選擇閤適的模型，如何進行特徵工程，以及如何評估模型性能。比如，在講解分類算法時，書中對邏輯迴歸、決策樹、隨機森林等算法的優缺點進行瞭對比分析，並提供瞭在實際場景中如何根據數據特點來選擇最優算法的建議。此外，書中還涉及到一些更高級的主題，如分布式機器學習的挑戰、模型持久化與加載、以及如何與外部庫集成等，這些都極大地擴展瞭我的視野，讓我對Spark在大規模機器學習方麵的應用有瞭更深的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容組織得非常棒，就像一個經驗豐富的老兵在手把手地教你如何駕馭Spark這艘數據處理的巨輪。首先，它並沒有一上來就堆砌大量的理論，而是從一個“為什麼需要Spark”的宏觀視角切入，巧妙地解釋瞭Spark解決大數據處理痛點的優勢。然後，作者非常接地氣地介紹瞭Spark的核心架構，通過生動的比喻，讓我這個對分布式係統不是特彆精通的讀者也能很快理解Spark的Master-Worker模式、RDD的惰性計算、DAG調度器等關鍵概念。 讓我印象深刻的是，書中對Spark SQL部分的講解，簡直是業界良心。它不僅涵蓋瞭SQL API和DataFrame API，還詳細介紹瞭Spark Catalyst優化器的工作原理，以及如何通過SQL語句來優化查詢性能。我之前在處理復雜的JOIN操作時常常感到力不從心，這本書提供的優化策略，比如謂詞下推、列裁剪等，讓我豁然開朗，實踐後效果立竿見影。此外，對於Spark Streaming的講解，作者也花瞭大量篇幅，從微批處理到Exactly-Once語義，層層遞進，並且提供瞭實用的實時數據處理場景的應用示例，這對於需要構建實時數據管道的開發者來說，絕對是寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受就是“實用”和“全麵”。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一本實戰指南。作者在講解Spark的各個組件時，都緊密結閤瞭實際的應用場景，通過豐富的代碼示例，將抽象的概念具象化。我發現書中提供的許多代碼片段，可以直接復製到我的開發環境中進行測試和學習，這大大縮短瞭學習的周期。 特彆值得一提的是，書中對Spark生態係統的講解也非常到位。除瞭核心的Spark組件，它還涉及瞭Spark與Hadoop HDFS、YDFS、Hive、Kafka等常見大數據組件的集成方法，以及如何利用Spark進行ETL、流式處理、圖計算和機器學習任務。這種宏觀的視角讓我能夠更好地理解Spark在整個大數據技術棧中的位置和作用，也為我解決更復雜的數據處理問題提供瞭思路。這本書就像一本“武功秘籍”，把Spark的各項“絕技”都一一傳授給瞭我，讓我能夠信心滿滿地去迎接各種數據挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是一場及時雨！作為一個在數據分析領域摸爬滾打多年的從業者，我深切體會到傳統批處理方式的局限性，特彆是在麵對日益增長的海量數據時，效率低下常常成為瓶頸。而Spark，作為一款強大的分布式計算引擎，早就引起瞭我的高度關注。然而，市麵上關於Spark的書籍，有的過於理論化，難以實踐；有的則過於零散，不成體係。直到我翻開這本《【正版】Spark快速數據處理》，纔感覺終於找到瞭“對癥下藥”的良方。 書中的講解邏輯清晰，循序漸進，從Spark的基本概念、架構原理，到核心組件如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX的深入剖析，都做到瞭深入淺齣。我尤其喜歡它在講解每個組件時，都會結閤實際的案例和代碼示例。例如，在講到Spark SQL時，書中不僅介紹瞭DataFrame和Dataset的API，還提供瞭如何利用Spark SQL進行數據查詢、轉換和優化的詳盡指導，並且這些案例都非常貼近實際工作場景，我可以直接拿來參考和修改。書中對於一些關鍵的性能調優技巧，比如Shuffle調優、內存管理、算子選擇等，也做瞭非常細緻的闡述，這些都是我過去在實踐中經常遇到的難題，通過學習這本書，我學到瞭很多行之有效的解決方案。