【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 為快速編寫高效分布式程序 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Spark
• 大數據
• 分布式計算
• 數據處理
• Scala
• Python
• Java
• 快速開發
• 高效編程
• 係統講解

店鋪： 翩若驚鴻圖書專營店

ISBN：9787111463115

商品編碼：28219740143

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，如阿裏巴巴、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第一個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 資深軟件開發工程師，現就職於Databricks公司，之前曾就職於榖歌、亞馬遜、微軟和Foursquare等著名公司。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 阿裏巴巴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的最新版本為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，最近的穩定版本已經有2.9.2版。Fedora 18已經有2.9.2版。Scala官網上的最新版在選擇Spark支持的Scala版本十分重要，Spark對Scala的版本很敏感。.........

《數據煉金術：精通Spark，駕馭海量數據，釋放業務洞察》 在當今數據爆炸的時代，如何從海量、異構、高速流動的數據中提取價值，已成為企業生存和發展的關鍵。無論是精準的用戶畫像，還是實時的欺詐檢測，亦或是智能的推薦係統，其核心都離不開對數據的深度挖掘與高效處理。然而，傳統的數據處理方式往往在麵對PB級彆的數據集時顯得力不從心，效率低下，成本高昂。這時，一款強大的分布式計算框架便應運而生，它如同一位技藝精湛的煉金術士，能夠將原始、繁雜的數據轉化為寶貴的業務洞察和 actionable insights。 本書並非對某一款特定工具的簡單羅列，而是緻力於構建一套完整的、以解決實際問題為導嚮的分布式數據處理思想體係。我們將深入探討的是，如何在復雜多變的業務場景下，選擇、組閤、優化並最終駕馭一係列先進的數據處理技術，構建齣既強大又靈活的解決方案。本書的核心理念在於“化繁為簡，以簡馭繁”，通過對分布式計算原理的透徹理解，以及對不同處理範式的靈活運用，最終實現對海量數據的“精確提煉”，生成具有極高商業價值的“數據黃金”。 第一篇：基石——理解分布式計算的本質與挑戰 在踏上數據處理的徵程之前，我們必須牢固掌握其底層基石——分布式計算的原理。本篇將帶領讀者穿越復雜的理論迷霧，深入淺齣地剖析分布式係統的核心概念。 從單機到分布式：認知的飛躍 我們將從根本上理解為何需要分布式計算。數據規模的指數級增長、計算需求的不斷攀升，以及單機硬件性能瓶頸的齣現，都迫使我們走嚮分布式架構。這裏，我們將擺脫對某個具體工具的依賴，而是從通用原理齣發，理解分布式係統中“分而治之”的哲學。 分布式係統的挑戰與權衡 分布式並非靈丹妙藥，它帶來瞭新的復雜性。我們將在這一部分詳細探討分布式係統麵臨的共性挑戰，包括： 一緻性問題： 如何確保在多節點環境下，數據副本之間保持一緻？我們將觸及CAP理論的精髓，理解在分布式場景下，一緻性、可用性和分區容錯性這三者之間不可避免的權衡，並探討常見的解決方案，如最終一緻性、強一緻性模型等。 容錯性與可靠性： 當部分節點發生故障時，係統如何保持可用？我們將學習故障檢測、故障恢復、數據冗餘等機製，理解如何構建高可用、高可靠的分布式係統，確保業務的連續性。 並發與調度： 在海量數據並發處理時，如何有效地分配任務、管理資源，並避免死鎖、活鎖等問題？我們將探討任務調度策略，如負載均衡、貪婪調度、基於代價的調度等，以及並發控製機製，如鎖、事務等。 網絡通信與延遲： 分布式係統的性能往往受限於網絡傳輸。我們將分析網絡延遲對分布式計算的影響，並探討低延遲通信協議、數據序列化技術等優化手段。 計算範式的演進：批量、流式與交互式 不同的業務需求催生瞭不同的計算範式。我們將深入理解： 批量處理（Batch Processing）： 適用於處理大規模靜態數據集，如離綫報錶、數據倉庫ETL等。我們將探討其工作流程、優缺點，以及在何時應該選擇批量處理。 流式處理（Stream Processing）： 實時響應數據源的持續流入，適用於實時監控、在綫推薦、欺詐檢測等場景。我們將剖析流式處理的挑戰，如低延遲、時序性、窗口操作等，並探討如何構建實時數據管道。 交互式查詢（Interactive Query）： 允許用戶通過SQL等語言對數據進行快速、 ad-hoc 的查詢，適用於數據探索、BI分析等。我們將瞭解其對低延遲和高吞吐量的要求。 第二篇：設計——構建高效分布式數據處理流程 理解瞭分布式計算的底層原理，我們便可以著手設計高效的數據處理流程。本篇將聚焦於如何將抽象的原理轉化為具體的實踐，構建齣滿足業務需求的解決方案。 數據源的理解與接入 數據並非孤立存在，它們可能來自各種各樣的源頭，如關係型數據庫、NoSQL數據庫、消息隊列、日誌文件、API接口等。我們將學習如何根據數據源的特性（如結構化、半結構化、非結構化，以及數據更新頻率），選擇閤適的接入方式和數據格式。 數據預處理與清洗的藝術 原始數據往往是“髒”的，包含噪聲、缺失值、異常值等。本節將深入探討數據預處理的關鍵技術，包括： 缺失值處理： 填充、刪除、模型預測等策略。 異常值檢測與處理： 基於統計學方法、機器學習算法的檢測與修正。 數據去重與標準化： 確保數據的一緻性和可比性。 特徵工程： 從原始數據中提取有意義的特徵，為後續分析打下基礎。 分布式計算框架的選擇與組閤 市麵上存在多種分布式計算框架，它們各有側重，適用於不同的場景。本書將引導讀者掌握如何根據業務需求、數據規模、處理延遲要求、團隊技術棧以及成本考量，靈活選擇並組閤最適閤的工具，而非局限於單一框架。我們將分析不同框架的設計理念、優勢劣勢，以及它們如何協同工作。 高效的分布式數據轉換與聚閤 這是數據處理的核心環節。我們將深入探討： 算子（Operators）的設計： 如何高效地實現Map、Reduce、Join、Filter、Group By等基本轉換操作。 數據分區（Partitioning）的策略： 理解不同的分區策略（如Hash Partitioning, Range Partitioning）如何影響數據局部性、Shuffle開銷，進而影響整體性能。 Shuffle過程的優化： Shuffle是分布式計算中最昂貴的環節之一。我們將分析Shuffle的原理，並探討減少Shuffle數據量、優化Shuffle讀寫性能的方法。 數據傾斜（Data Skew）的診斷與解決： 數據傾斜是導緻分布式計算性能瓶頸的常見原因。我們將學習識彆數據傾斜的跡象，並掌握多種有效的解決策略。 分布式存儲的選擇與優化 計算離不開存儲。我們將探討不同分布式存儲係統的特點，如： 分布式文件係統（如HDFS）： 適用於存儲大規模非結構化和半結構化數據。 分布式數據庫（如HBase, Cassandra）： 適用於需要高吞吐量、低延遲隨機讀寫的場景。 分布式數據倉庫（如Hive, Kudu）： 適用於OLAP分析場景。 我們將分析如何根據數據訪問模式、一緻性要求、擴展性需求，選擇最閤適的存儲方案，並學習其優化技巧。 任務調度與資源管理 一個高效的分布式數據處理係統離不開精細的任務調度和資源管理。我們將理解： 任務調度器（Scheduler）的作用： 如何智能地分配計算資源、管理任務依賴關係，以及優化任務執行順序。 資源管理係統（如YARN）： 如何有效地管理集群資源，實現資源的高效利用和隔離。 第三篇：實戰——驅動業務價值的分布式數據應用 理論與設計最終要服務於實際業務。本篇將通過一係列典型場景，展示如何將前兩篇的知識融會貫通，構建齣切實驅動業務價值的分布式數據應用。 構建實時分析平颱：洞察先機 我們將探討如何設計並實現一個能夠實時處理和分析海量數據流的平颱，用於： 用戶行為實時分析： 追蹤用戶點擊、瀏覽、購買等行為，實現實時用戶畫像更新和個性化推薦。 實時欺詐檢測： 監控交易行為，快速識彆並阻止欺詐活動。 IoT數據處理： 實時采集和分析來自物聯網設備的傳感器數據，實現設備監控和故障預警。 構建大規模離綫數據處理流水綫：數據資産沉澱 針對需要處理海量曆史數據、進行深度分析的場景，我們將學習如何構建穩定、高效的離綫數據處理流水綫，用於： 數據倉庫的ETL（Extract, Transform, Load）： 將來自多個業務係統的數據抽取、轉換後加載到數據倉庫，為BI分析提供支持。 用戶畫像的批量生成： 基於曆史行為數據，批量計算生成用戶畫像，指導市場營銷和産品優化。 模型訓練的數據準備： 為機器學習模型訓練準備大規模、高質量的數據集。 構建交互式查詢平颱：賦能業務人員 我們將演示如何構建一個能夠讓業務分析師和數據科學傢快速、便捷地探索海量數據的平颱，實現： Ad-hoc查詢與數據探索： 快速響應業務方的各種臨時性數據查詢需求。 BI報錶與儀錶盤的構建： 為業務決策提供直觀、可視化的數據支撐。 性能優化與故障排查實戰 在實際部署過程中，性能瓶頸和故障排查是不可避免的。我們將分享一係列實用的優化技巧和故障排查方法，包括： 性能監控與調優： 如何利用日誌、監控工具發現性能瓶頸，並針對性地進行調優。 常見故障的診斷與解決： 如內存溢齣、磁盤IO瓶頸、網絡擁塞、任務失敗等。 代碼級彆的優化： 如使用更高效的算法、減少數據序列化開銷、優化數據結構等。 結語 本書並非止步於介紹某一種工具或技術，而是倡導一種“解決問題”的思維模式。我們將引導讀者跳齣工具的限製，深入理解分布式數據處理的核心原理、設計模式和工程實踐。通過掌握書中貫穿的“化繁為簡，以簡馭繁”的理念，以及“量體裁衣，靈活組閤”的策略，您將能夠真正成為一名齣色的“數據煉金術士”，從海量數據中提煉齣最具價值的“數據黃金”，為企業在數字化浪潮中贏得先機。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，簡潔大方，直接點齣瞭核心關鍵詞“Spark”和“快速數據處理”。我一直對大數據技術很感興趣，但又覺得很多資料過於理論化，缺乏實操性。看到這本書的副標題“係統講解Spark的數據處理工具及使用方法，為快速編寫高效分布式程序”，我立刻就被吸引瞭。我希望這本書能像它名字一樣，深入淺齣地講解Spark的核心概念和常用組件，並且最重要的是，提供大量實際的代碼示例和場景應用，讓我能夠真正學會如何利用Spark來處理大規模數據，而不是停留在紙上談兵。尤其期待它能在分布式程序的編寫方麵有所突破，解決我在實際開發中遇到的性能瓶頸和並發問題。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在數據分析領域摸爬滾打多年的老兵，我一直都在尋找能夠提升效率的工具。Spark的名聲在外，但一直沒有找到一本真正讓我覺得“上手”的書。很多關於Spark的書籍，要麼過於偏重理論，要麼代碼示例陳舊，要麼講解不夠清晰。我對這本書的期望是，它能夠提供一套係統性的學習路徑，從Spark的架構原理講起，然後逐步深入到RDD、DataFrame、Spark SQL、Spark Streaming等核心模塊，並重點突齣如何在實際項目中應用這些技術。我希望它能包含一些常見的數據處理場景，比如ETL、實時分析、機器學習等，並提供相應的Spark解決方案，讓讀者能夠快速遷移到Spark的生態係統中。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛接觸大數據開發的初學者，對Spark充滿瞭好奇，但也有些畏懼。聽說Spark是一個功能強大但學習麯綫比較陡峭的技術。這本書的名稱讓我眼前一亮，特彆是“快速”、“高效”這些詞語，讓我覺得它可能就是我需要的入門指南。我希望這本書能夠用通俗易懂的語言，解釋Spark的基本原理，並且通過大量的圖示和實例，幫助我理解Spark的工作流程。我特彆希望能看到一些關於如何配置Spark環境、如何編寫第一個Spark程序、以及如何進行基本的性能調優的章節。如果能有一些關於Spark在不同業務場景下的應用案例，那就更好瞭，這樣我能對Spark的實際價值有一個更直觀的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，無疑是給像我一樣渴望掌握Spark技術的開發者注入瞭一劑強心針。市麵上關於Spark的書籍不少，但往往內容冗雜，重點不明。我非常欣賞這本書的命名方式，直接點齣“快速”和“高效”，這正是我對Spark的期待。我希望這本書能夠深入剖析Spark的核心機製，例如其內存計算的優勢、容錯機製的原理，以及如何通過API高效地操作數據。更重要的是，我期待它能提供實用的分布式程序編寫技巧，包括如何設計閤理的作業、如何進行並行化處理、以及如何避免常見的性能陷阱。如果書中還能包含一些關於Spark生態係統中其他重要組件（如HDFS、Hive、Yarn）的集成和使用方法，那就更能滿足我全麵的學習需求。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對Spark技術充滿熱情但又常常被其復雜性所睏擾的讀者。這本書的標題，特彆是“係統講解”和“快速編寫高效分布式程序”，讓我看到瞭希望。我非常看重這本書的“係統性”，希望它能循序漸進地引導我理解Spark的方方麵麵，從基礎概念到高級特性，無所不包。同時，“快速”和“高效”更是我的痛點，我希望能通過這本書學到切實可行的方法，優化我的Spark程序，讓它們在處理海量數據時能夠遊刃有餘，避免不必要的等待和資源浪費。我尤其期待書中能有關於Spark內存管理、任務調度、數據分區等方麵的深入講解，以及如何根據具體業務場景選擇最閤適的Spark API和優化策略。