Spark大数据商业实战三部曲：内核解密 商业案例 性能调优 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王家林，段智华，夏阳 著

图书标签:

• Spark
• 大数据
• 商业案例
• 性能调优
• 数据分析
• 数据挖掘
• 技术
• 实战
• 内核
• 三部曲

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302489627

版次：1

商品编码：12313678

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：1143

字数：1815000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　基于*新的Spark2.2.X版本，分为内核解密篇，商业案例篇，性能调优篇，共31章，学习过程中有任何疑问，可加入QQ群，有专业人员答疑解惑。

内容简介

　　《Spark大数据商业实战三部曲：内核解密|商业案例|性能调优》基于Spark 2.2.X，以Spark商业案例实战和Spark在生产环境下几乎所有类型的性能调优为核心，以Spark内核解密为基石，分为上篇、中篇、下篇，对企业生产环境下的Spark商业案例与性能调优抽丝剥茧地进行剖析。上篇基于Spark源码，从一个动手实战案例入手，循序渐进地全面解析了Spark 2.2新特性及Spark内核源码；中篇选取Spark开发中*具有代表的经典学习案例，深入浅出地介绍，在案例中综合应用Spark的大数据技术；下篇性能调优内容基本完全覆盖了Spark在生产环境下的所有调优技术。

目录

上篇 内核解密
第1章 电光石火间体验Spark 2.2开发实战 2
1.1 通过RDD实战电影点评系统入门及源码阅读 2
1.1.1 Spark核心概念图解 2
1.1.2 通过RDD实战电影点评系统案例 4
1.2 通过DataFrame和DataSet实战电影点评系统 7
1.2.1 通过DataFrame实战电影点评系统案例 7
1.2.2 通过DataSet实战电影点评系统案例 10
1.3 Spark 2.2源码阅读环境搭建及源码阅读体验 11
第2章 Spark 2.2技术及原理 14
2.1 Spark 2.2综述 14
2.1.1 连续应用程序 14
2.1.2 新的API 15
2.2 Spark 2.2 Core 16
2.2.1 第二代Tungsten引擎 16
2.2.2 SparkSession 16
2.2.3 累加器API 17
2.3 Spark 2.2 SQL 19
2.3.1 Spark SQL 20
2.3.2 DataFrame和Dataset API 20
2.3.3 Timed Window 21
2.4 Spark 2.2 Streaming 21
2.4.1 Structured Streaming 21
2.4.2 增量输出模式 23
2.5 Spark 2.2 MLlib 27
2.5.1 基于DataFrame的Machine Learning API 28
2.5.2 R的分布式算法 28
2.6 Spark 2.2 GraphX 29
第3章 Spark的灵魂：RDD和DataSet 30
3.1 为什么说RDD和DataSet是Spark的灵魂 30
3.1.1 RDD的定义及五大特性剖析 30
3.1.2 DataSet的定义及内部机制剖析 34
3.2 RDD弹性特性七个方面解析 36
3.3 RDD依赖关系 43
3.3.1 窄依赖解析 43
3.3.2 宽依赖解析 45
3.4 解析Spark中的DAG逻辑视图 46
3.4.1 DAG生成的机制 46
3.4.2 DAG逻辑视图解析 47
3.5 RDD内部的计算机制 49
3.5.1 Task解析 49
3.5.2 计算过程深度解析 49
3.6 Spark RDD容错原理及其四大核心要点解析 57
3.6.1 Spark RDD容错原理 57
3.6.2 RDD容错的四大核心要点 57
3.7 Spark RDD中Runtime流程解析 59
3.7.1 Runtime架构图 59
3.7.2 生命周期 60
3.8 通过WordCount实战解析Spark RDD内部机制 70
3.8.1 Spark WordCount动手实践 70
3.8.2 解析RDD生成的内部机制 72
3.9 基于DataSet的代码到底是如何一步步转化成为RDD的 78
第4章 Spark Driver启动内幕剖析 81
4.1 Spark Driver Program剖析 81
4.1.1 Spark Driver Program 81
4.1.2 SparkContext深度剖析 81
4.1.3 SparkContext源码解析 82
4.2 DAGScheduler解析 96
4.2.1 DAG的定义 96
4.2.2 DAG的实例化 97
4.2.3 DAGScheduler划分Stage的原理 98
4.2.4 DAGScheduler划分Stage的具体算法 99
4.2.5 Stage内部Task获取最佳位置的算法 113
4.3 TaskScheduler解析 116
4.3.1 TaskScheduler原理剖析 116
4.3.2 TaskScheduler源码解析 117
4.4 SchedulerBackend解析 132
4.4.1 SchedulerBackend原理剖析 132
4.4.2 SchedulerBackend源码解析 132
4.4.3 Spark程序的注册机制 133
4.4.4 Spark程序对计算资源Executor的管理 134
4.5 打通Spark系统运行内幕机制循环流程 135
4.6 本章总结 145
第5章 Spark集群启动原理和源码详解 146
5.1 Master启动原理和源码详解 146
5.1.1 Master启动的原理详解 146
5.1.2 Master启动的源码详解 147
5.1.3 Master HA双机切换 157
5.1.4 Master的注册机制和状态管理解密 163
5.2 Worker启动原理和源码详解 170
5.2.1 Worker启动的原理流程 170
5.2.2 Worker启动的源码详解 174
5.3 ExecutorBackend启动原理和源码详解 178
5.3.1 ExecutorBackend接口与Executor的关系 178
5.3.2 ExecutorBackend的不同实现 179
5.3.3 ExecutorBackend中的通信 181
5.3.4 ExecutorBackend的异常处理 183
5.4 Executor中任务的执行 184
5.4.1 Executor中任务的加载 184
5.4.2 Executor中的任务线程池 185
5.4.3 任务执行失败处理 186
5.4.4 揭秘TaskRunner 188
5.5 Executor执行结果的处理方式 189
5.6 本章总结 197
第6章 Spark Application提交给集群的原理和源码详解 198
6.1 Spark Application到底是如何提交给集群的 198
6.1.1 Application提交参数配置详解 198
6.1.2 Application提交给集群原理详解 199
6.1.3 Application提交给集群源码详解 201
6.2 Spark Application是如何向集群申请资源的 211
6.2.1 Application申请资源的两种类型详解 211
6.2.2 Application申请资源的源码详解 213
6.3 从Application提交的角度重新审视Driver 219
6.3.1 Driver到底是什么时候产生的 220
6.3.2 Driver和Master交互原理解析 238
6.3.3 Driver和Master交互源码详解 244
6.4 从Application提交的角度重新审视Executor 249
6.4.1 Executor到底是什么时候启动的 249
6.4.2 Executor如何把结果交给Application 254
6.5 Spark 1.6 RPC内幕解密：运行机制、源码详解、Netty与Akka等 254
6.6 本章总结 267
第7章 Shuffle原理和源码详解 268
7.1 概述 268
7.2 Shuffle的框架 269
7.2.1 Shuffle的框架演进 269
7.2.2 Shuffle的框架内核 270
7.2.3 Shuffle框架的源码解析 272
7.2.4 Shuffle数据读写的源码解析 275
7.3 Hash Based Shuffle 281
7.3.1 概述 281
7.3.2 Hash Based Shuffle内核 282
7.3.3 Hash Based Shuffle数据读写的源码解析 285
7.4 Sorted Based Shuffle 290
7.4.1 概述 292
7.4.2 Sorted Based Shuffle内核 293
7.4.3 Sorted Based Shuffle数据读写的源码解析 294
7.5 Tungsten Sorted Based Shuffle 302
7.5.1 概述 302
7.5.2 Tungsten Sorted Based Shuffle内核 302
7.5.3 Tungsten Sorted Based Shuffle数据读写的源码解析 303
7.6 Shuffle与Storage 模块间的交互 309
7.6.1 Shuffle注册的交互 310
7.6.2 Shuffle写数据的交互 314
7.6.3 Shuffle读数据的交互 315
7.6.4 BlockManager架构原理、运行流程图和源码解密 315
7.6.5 BlockManager解密进阶：BlockManager初始化和注册解密、BlockManager- Master工作解密、BlockTransferService解密、本地数据读写解密、远程数据读写解密 324
7.7 本章总结 341
第8章 Job工作原理和源码详解 342
8.1 Job到底在什么时候产生 342
8.1.1 触发Job的原理和源码解析 342
8.1.2 触发Job的算子案例 344
8.2 Stage划分内幕 345
8.2.1 Stage划分原理详解 345
8.2.2 Stage划分源码详解 346
8.3 Task全生命周期详解 346
8.3.1 Task的生命过程详解 347
8.3.2 Task在Driver和Executor中交互的全生命周期原理和源码详解 348
8.4 ShuffleMapTask和ResultTask处理结果是如何被Driver管理的 364
8.4.1 ShuffleMapTask执行结果和Driver的交互原理及源码详解 364
8.4.2 ResultTask执行结果与Driver的交互原理及源码详解 370
第9章 Spark中Cache和checkpoint原理和源码详解 372
9.1 Spark中Cache原理和源码详解 372
9.1.1 Spark中Cache原理详解 372
9.1.2 Spark中Cache源码详解 372
9.2 Spark中checkpoint原理和源码详解 381
9.2.1 Spark中checkpoint原理详解 381
9.2.2 Spark中checkpoint源码详解 381
第10章 Spark中Broadcast和Accumulator原理和源码详解 391
10.1 Spark中Broadcast原理和源码详解 391
10.1.1 Spark中Broadcast原理详解 391
10.1.2 Spark中Broadcast源码详解 393
10.2 Spark中Accumulator原理和源码详解 396
10.2.1 Spark中Accumulator原理详解 396
10.2.2 Spark中Accumulator源码详解 396
第11章 Spark与大数据其他经典组件整合原理与实战 399
11.1 Spark组件综合应用 399
11.2 Spark与Alluxio整合原理与实战 400
11.2.1 Spark与Alluxio整合原理 400
11.2.2 Spark与Alluxio整合实战 401
11.3 Spark与Job Server整合原理与实战 403
11.3.1 Spark与Job Server整合原理 403
11.3.2 Spark与Job Server整合实战 404
11.4 Spark与Redis整合原理与实战 406
11.4.1 Spark与Redis整合原理 406
11.4.2 Spark与Redis整合实战 407
中篇 商业案例
第12章 Spark商业案例之大数据电影点评系统应用案例 412
12.1 通过RDD实现分析电影的用户行为信息 412
12.1.1 搭建IDEA开发环境 412
12.1.2 大数据电影点评系统中电影数据说明 425
12.1.3 电影点评系统用户行为分析统计实战 428
12.2 通过RDD实现电影流行度分析 431
12.3 通过RDD分析各种类型的最喜爱电影TopN及性能优化技巧 433
12.4 通过RDD分析电影点评系统仿QQ和微信等用户群分析及广播
背后机制解密 436
12.5 通过RDD分析电影点评系统实现Java和Scala版本的二次排序系统 439
12.5.1 二次排序自定义Key值类实现（Java） 440
12.5.2 电影点评系统二次排序功能实现（Java） 442
12.5.3 二次排序自定义Key值类实现（Scala） 445
12.5.4 电影点评系统二次排序功能实现（Scala） 446
12.6 通过Spark SQL中的SQL语句实现电影点评系统用户行为分析 447
12.7 通过Spark SQL下的两种不同方式实现口碑最佳电影分析 451
12.8 通过Spark SQL下的两种不同方式实现最流行电影分析 456
12.9 通过DataFrame分析最受男性和女性喜爱电影TopN 457
12.10 纯粹通过DataFrame分析电影点评系统仿QQ和微信、淘宝等用户群 460
12.11 纯粹通过DataSet对电影点评系统进行流行度和不同年龄阶段兴趣分析等 462
12.11.1 通过DataSet实现某特定电影观看者中男性和女性不同年龄的人数 463
12.11.2 通过DataSet方式计算所有电影中平均得分最高
（口碑最好）的电影TopN 464
12.11.3 通过DataSet方式计算所有电影中粉丝或者观看人数最多（最流行电影）的电影TopN 465
12.11.4 纯粹通过DataSet的方式实现所有电影中最受男性、女性喜爱的
电影Top10 466
12.11.5 纯粹通过DataSet的方式实现所有电影中QQ或者微信核心目标
用户最喜爱电影TopN分析 467
12.11.6 纯粹通过DataSet的方式实现所有电影中淘宝核心目标用户最喜爱电影TopN分析 469
12.12 大数据电影点评系统应用案例涉及的核心知识点原理、源码及案例代码 470
12.12.1 知识点：广播变量Broadcast内幕机制 470
12.12.2 知识点：SQL全局临时视图及临时视图 473
12.12.3 大数据电影点评系统应用案例完整代码 474
12.13 本章总结 496
第13章 Spark 2.2实战之Dataset开发实战企业人员管理系统应用案例 498

精彩书摘

　　第5章 Spark集群启动原理和源码详解
　　本章深入讲解Spark集群启动原理和源码。5.1节讲解Master启动原理和源码；5.2节讲解Worker启动原理和源码；5.3节阐述了ExecutorBackend启动原理和源码、ExecutorBackend接口与Executor的关系、ExecutorBackend的不同实现、ExecutorBackend中的通信及异常处理；5.4节讲解Executor中任务的执行、加载、任务线程池、任务执行失败处理、TaskRunner运行内幕；5.5节讲解Executor执行结果的处理方式。
　　5.1 Master启动原理和源码详解
　　本节讲解Master启动的原理和源码；Master HA双机切换；Master的注册机制和状态管理解密等内容。
　　5.1.1 Master启动的原理详解
　　Spark应用程序作为独立的集群进程运行，由主程序中的SparkContext 对象（称为驱动程序）协调。Spark集群部署组件图5-1所示。
　　图5-1 Spark集群部署组件图
　　其中各个术语及相关术语的描述如下。
　　（1）Driver Program：运行Application的main函数并新建SparkContext实例的程序，称为驱动程序（Driver Program）。通常可以使用SparkContext代表驱动程序。
　　（2）Cluster Manager：集群管理器（Cluster Manager）是集群资源管理的外部服务。Spark上现在主要有Standalone、YARN、Mesos 3种集群资源管理器。Spark自带的Standalone模式能够满足绝大部分纯粹的Spark计算环境中对集群资源管理的需求，基本上只有在集群中运行多套计算框架的时候才建议考虑YARN和Mesos。
　　（3）Worker Node：集群中可以运行Application代码的工作节点（Worker Node），相当于Hadoop的Slave节点。
　　（4）Executor：在Worker Node上为Application启动的一个工作进程，在进程中负责任务（Task）的运行，并且负责将数据存放在内存或磁盘上，在Executor内部通过多线程的方式（即线程池）并发处理应用程序的具体任务。
　　每个Application都有各自独立的Executors，因此应用程序之间是相互隔离的。
　　（5）Task：任务（Task）是指被Driver送到Executor上的工作单元。通常，一个任务会处理一个Partition的数据，每个Partition一般是一个HDFS的Block块的大小。
　　（6）Application：是创建了SparkContext实例对象的Spark用户程序，包含了一个Driver program和集群中多个Worker上的Executor。
　　（7）Job：和Spark的action对应，每个action，如count、savaAsTextFile等都会对应一个Job实例，每个Job会拆分成多个Stages，一个Stage中包含一个任务集（TaskSet），任务集中的各个任务通过一定的调度机制发送到工作单位（Executor）上并行执行。
　　Spark Standalone集群的部署采用典型的Master/Slave架构。其中，Master节点负责整个集群的资源管理与调度，Worker节点（也可以称Slave节点）在Master节点的调度下启动Executor，负责执行具体工作（包括应用程序以及应用程序提交的任务）。
　　5.1.2 Master启动的源码详解
　　Spark中各个组件是通过脚本来启动部署的。下面以脚本为入口点开始分析Master的部署。每个组件对应提供了启动的脚本，同时也会提供停止的脚本。停止脚本比较简单，在此仅分析启动脚本。
　　1．Master部署的启动脚本解析
　　首先看一下Master的启动脚本./sbin/start-master.sh，内容如下。
　　1. # 在脚本的执行节点启动Master组件
　　2.
　　3. #如果没有设置环境变量SPARK_HOME，会根据脚本所在位置自动设置
　　4. if [ -z "${SPARK_HOME}" ]; then
　　5. export SPARK_HOME="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)"
　　6. fi
　　7.
　　8. #注：提取的类名必须和SparkSubmit的类相匹配。任何变化都需在类中进行反映
　　……

前言/序言

　　前 言
　　大数据像当年的石油、人工智能（Artificial Intelligence）像当年的电力一样，正以前所未有的广度和深度影响所有的行业，现在及未来公司的核心壁垒是数据，核心竞争力来自基于大数据的人工智能的竞争。Spark是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台，2009年诞生于美国加州大学伯克利分校AMP实验室，2010年正式开源，2013年成为Apache基金项目，2014年成为Apache基金的顶级项目。基于RDD，Spark成功构建起了一体化、多元化的大数据处理体系。
　　在任何规模的数据计算中，Spark在性能和扩展性上都更具优势。
　　（1）Hadoop之父Doug Cutting指出：Use of MapReduce engine for Big Data projects will decline, replaced by Apache Spark（大数据项目的MapReduce引擎的使用将下降，由Apache Spark取代。）
　　（2）Hadoop商业发行版本的市场领导者Cloudera、HortonWorks、MapR纷纷转投Spark，并把Spark作为大数据解决方案的首选和核心计算引擎。
　　2014年的Sort Benchmark测试中，Spark秒杀Hadoop，在使用十分之一计算资源的情况下，相同数据的排序上，Spark比MapReduce快3倍！在没有官方PB排序对比的情况下，首次将Spark推到了1PB数据（十万亿条记录）的排序，在使用190个节点的情况下，工作负载在4小时内完成，同样远超雅虎之前使用3800台主机耗时16个小时的记录。
　　2015年6月，Spark最大的集群来自腾讯——8000个节点，单个Job最大分别是阿里巴巴和Databricks——1PB，震撼人心！同时，Spark的Contributor比2014年涨了3倍，达到730人；总代码行数也比2014年涨了2倍多，达到40万行。IBM于2015年6月承诺大力推进Apache Spark项目，并称该项目为：以数据为主导的，未来十年最重要的新的开源项目。这一承诺的核心是将Spark嵌入IBM业内领先的分析和商务平台，并将Spark作为一项服务，在IBMBluemix平台上提供给客户。IBM还将投入超过3500名研究和开发人员在全球10余个实验室开展与Spark相关的项目，并将为Spark开源生态系统无偿提供突破性的机器学习技术——IBM SystemML。同时，IBM还将培养超过100万名Spark数据科学家和数据工 程师。
　　2016年，在有“计算界奥运会”之称的国际著名Sort Benchmark 全球数据排序大赛中，由南京大学计算机科学与技术系PASA大数据实验室、阿里巴巴和Databricks公司组成的参赛团队NADSort，以144美元的成本完成100TB标准数据集的排序处理，创下了每TB数据排序1.44美元成本的最新世界纪录，比2014年夺得冠军的加州大学圣地亚哥分校TritonSort团队每TB数据4.51美元的成本降低了近70%，而这次比赛依旧使用Apache Spark大数据计算平台，在大规模并行排序算法以及Spark系统底层进行了大量的优化，以尽可能提高排序计算性能并降低存储资源开销，确保最终赢得比赛。
　　在Full Stack理想的指引下，Spark中的Spark SQL、SparkStreaming、MLLib、GraphX、R五大子框架和库之间可以无缝地共享数据和操作，这不仅打造了Spark在当今大数据计算领域其他计算框架都无可匹敌的优势，而且使得Spark正在加速成为大数据处理中心首选通用计算平台，而Spark商业案例和性能优化必将成为接下来的重中之重！
　　本书根据王家林老师亲授课程及结合众多大数据项目经验编写而成，其中王家林、段智华编写了本书近90%的内容，具体编写章节如下：
　　第3章 Spark的灵魂：RDD和DataSet；
　　第4章 Spark Driver启动内幕剖析；
　　第5章 Spark集群启动原理和源码详解；
　　第6章 Spark Application提交给集群的原理和源码详解；
　　第7章 Shuffle原理和源码详解；
　　第8章 Job工作原理和源码详解；
　　第9章 Spark中Cache和checkpoint原理和源码详解；
　　第10章 Spark中Broadcast和Accumulator原理和源码详解；
　　第11章 Spark与大数据其他经典组件整合原理与实战；
　　第12章 Spark商业案例之大数据电影点评系统应用案例；
　　第13章 Spark 2.2实战之Dataset开发实战企业人员管理系统应用案例；
　　第14章 Spark商业案例之电商交互式分析系统应用案例；
　　第15章 Spark商业案例之NBA篮球运动员大数据分析系统应用案例；
　　第16章 电商广告点击大数据实时流处理系统案例；
　　第17章 Spark在通信运营商生产环境中的应用案例；
　　第18章 使用Spark GraphX实现婚恋社交网络多维度分析案例；
　　第23章Spark集群中Mapper端、Reducer端内存调优；
　　第24章 使用Broadcast实现Mapper端Shuffle聚合功能的原理和调优实战；
　　第25章 使用Accumulator高效地实现分布式集群全局计数器的原理和调优案例；
　　第27章 Spark五大子框架调优最佳实践；
　　第28章 Spark 2.2.0新一代钨丝计划优化引擎；
　　第30章 Spark性能调优之数据倾斜调优一站式解决方案原理与实战；
　　第31章 Spark大数据性能调优实战专业之路。
　　其中，段智华根据自身多年的大数据工作经验对本书的案例等部分进行了扩展。
　　除上述章节外，剩余内容由夏阳、郑采翎、闫恒伟三位作者根据王家林老师的大数据授课内容而完成。
　　在阅读本书的过程中，如发现任何问题或有任何疑问，可以加入本书的阅读群讨论，会有专人答疑。同时，该群也会提供本书所用案例源码及本书的配套学习视频。
　　如果读者想要了解或者学习更多大数据相关技术，可以关注DT大数据梦工厂微信公众号DT_Spark，也可以通过YY客户端登录68917580永久频道直接体验。
　　王家林老师的新浪微博是http://weibo.com/ilovepains/ 欢迎大家在微博上与作者进行互动。
　　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2017年中秋之夜于美国硅谷

《海量数据时代的商业洞察：理论、实践与智能驱动》 序言 我们正处在一个信息爆炸的时代，数据以前所未有的速度和规模生成、积累并流动。从社交媒体的每一次互动，到物联网设备的每一次传感，再到商业交易的每一次记录，海量数据的洪流汇聚成一股强大的力量，重塑着商业世界的格局。然而，数据的价值并非自动显现，它隐藏在看似杂乱无章的数字背后，等待着被发现、被解读、被转化为驱动企业增长和创新的引擎。 本书的诞生，正是源于对这一时代特征的深刻洞察，以及对如何驾驭海量数据、释放其商业潜力的不懈探索。我们深知，仅仅掌握一套技术工具是远远不够的。真正的挑战在于，如何将复杂的数据技术与严谨的商业逻辑相结合，如何构建一套能够应对海量数据处理、分析、建模，并最终服务于商业决策和战略制定的完整体系。 我们期望通过本书，为广大商业从业者、数据科学家、技术开发者以及对大数据领域充满好奇的读者，提供一条从理论到实践、从基础到前沿的清晰路径。我们将深入剖析数据科学的核心理念，揭示不同类型的数据分析方法，并展示如何将这些理论知识转化为解决实际商业问题的强大武器。 本书并非一本枯燥的技术手册，更不是一个孤立的理论框架。我们更加注重“实战”二字，力求将抽象的概念具象化，将复杂的流程条理化。通过大量真实的商业案例分析，我们将展示数据分析如何在营销、运营、产品研发、风险控制等各个商业环节中发挥关键作用，如何帮助企业提升效率、优化决策、发掘新的增长点，甚至颠覆传统的商业模式。 同时，我们也关注数据处理和分析过程中的技术挑战，但我们的侧重点在于这些技术如何服务于商业目标。理解底层原理固然重要，但更重要的是掌握如何在实际应用中有效地利用这些技术，并根据业务需求进行优化和调整。 本书的内容涵盖了数据科学的多个关键领域，旨在构建一个全面而深入的认知体系。我们将从数据思维的培养入手，逐步深入到数据采集、清洗、存储、处理、分析、建模、可视化等各个环节。本书将不仅仅局限于介绍单一的技术或工具，而是更侧重于构建一套通用的方法论和框架，使其能够适应不同行业、不同规模的商业应用。 我们相信，在这个快速变化的时代，持续学习和拥抱变化是保持竞争力的关键。希望本书能够成为您在大数据商业实战道路上的一位可靠向导，帮助您更好地理解数据、驾驭数据，最终在海量数据的浪潮中，找到属于您的商业洞察与创新之路。 第一章：海量数据时代的商业范式转型 在过去，商业决策更多地依赖于经验、直觉以及有限的市场调研。然而，随着互联网、移动通信、物联网等技术的飞速发展，我们进入了一个前所未有的数据富集时代。每一次用户点击、每一次交易记录、每一次传感器读数，都成为了宝贵的数据资产。这种数据的爆炸式增长，正在引发一场深刻的商业范式转型。 从“经验驱动”到“数据驱动”： 传统的商业决策往往依赖于资深从业者的经验，这种方式在一定程度上是有效的，但也存在主观性强、难以规模化、且容易受到个体局限的影响。而数据驱动的决策，则通过对海量数据的客观分析，揭示隐藏的规律和趋势，从而做出更精准、更科学的判断。这种转变要求企业从顶层设计到基层执行，都建立起以数据为核心的决策流程。 价值链的重塑与延伸： 数据不再仅仅是信息的载体，更成为了一种核心资产和重要的生产要素。企业可以通过对数据的收集、分析和应用，创造新的价值。例如，通过分析用户行为数据，企业可以实现精准营销，提高转化率；通过分析供应链数据，企业可以优化物流效率，降低成本；通过分析产品使用数据，企业可以指导产品迭代，提升用户满意度。数据正在贯穿于价值链的每一个环节，并催生出新的商业模式和业态。 个性化与智能化服务的崛起： 海量数据的分析使得企业能够深入理解个体用户的需求和偏好。这为提供高度个性化的产品和服务奠定了基础。从推荐系统到智能客服，再到定制化生产，数据驱动的个性化服务正在成为企业吸引和留住客户的重要手段。更进一步，通过机器学习和人工智能技术，企业能够实现服务的智能化，例如自动驾驶、智能家居、智能医疗诊断等，这些都依赖于海量数据的训练和优化。 风险与机遇并存： 数据驱动的商业转型带来了巨大的机遇，但也伴随着新的挑战和风险。数据的隐私保护、安全问题、算法的公平性、以及数据分析结果的解读与误用，都需要企业高度重视。如何在拥抱数据价值的同时，有效规避潜在风险，是企业在这一时代需要面对的重要课题。 第二章：数据思维的构建与商业洞察的培养 在进入具体的数据技术与应用之前，建立一种“数据思维”至关重要。数据思维不是简单地理解数据，而是将其作为一种观察世界、分析问题、驱动决策的方式。它要求我们从信息碎片中发现模式，从现象背后探究本质，并最终将数据转化为有价值的商业洞察。 “是什么”到“为什么”和“怎么办”的转变： 传统的数据分析往往停留在描述性统计层面，即“是什么”。例如，某个产品的销量是多少，某个广告的点击率是多少。而数据驱动的商业洞察，则需要进一步追问“为什么”，即探究销量背后的原因，分析点击率低迷的根源。最终，要落脚于“怎么办”，即基于分析结果，提出 actionable 的策略和建议，以改进产品、优化营销、提升业绩。 提问驱动的数据探索： 优秀的数据分析并非盲目地处理数据，而是以清晰的商业问题为导向。在开始数据分析之前，首先要明确想要解决的商业问题是什么，想要验证的假设是什么，以及期望获得什么样的结果。这种“提问驱动”的方法，能够确保数据分析的方向性，避免资源的浪费，并提高分析的效率和价值。 从相关性到因果性的探究： 很多时候，我们容易将数据之间的相关性误解为因果性。例如，冰淇淋的销量与溺水人数在夏季都会上升，但这并不意味着吃冰淇淋会导致溺水。数据思维要求我们警惕这种混淆，并尝试通过更严谨的方法，如 A/B 测试、对照实验等，来探究事物之间的真实因果关系。理解因果性对于制定有效的干预措施至关重要。 拥抱不确定性与迭代优化： 商业环境瞬息万变，数据分析的结果也可能随着时间推移而发生变化。数据思维鼓励我们拥抱这种不确定性，并认识到数据分析是一个持续迭代优化的过程。每一次分析都可能带来新的问题和新的洞察，需要我们不断地调整和完善我们的分析模型和策略。 跨学科的视角与沟通： 数据思维并非仅限于技术人员。商业决策者、市场营销人员、产品经理等都需要具备一定的数据素养。不同领域的专业知识与数据分析相结合，往往能够产生更深刻的商业洞察。因此，培养跨学科的合作和有效的沟通能力，对于充分发挥数据价值至关重要。 第三章：数据全生命周期管理与核心技术概览 为了有效地进行数据驱动的商业实践，我们需要对数据进行全生命周期的管理，并掌握支撑这些过程的核心技术。数据从产生到最终被转化为价值，经历着一系列的环节，每个环节都需要相应的技术和方法来保障其效率和质量。 数据采集与整合： 数据来源的多样性： 数据来源极其广泛，包括企业内部数据库（CRM, ERP等）、外部数据源（公开数据集、合作伙伴数据）、用户行为数据（网站日志、App埋点）、传感器数据（IoT设备）、社交媒体数据等。 采集技术： 针对不同来源的数据，需要采用不同的采集技术，如API接口、数据库连接、网络爬虫、数据ETL（Extract, Transform, Load）工具、流式数据处理技术（如Kafka, Kinesis）等。 数据整合的挑战： 不同来源的数据格式、结构、语义可能存在巨大差异，如何将这些分散的数据进行有效的整合，形成统一的数据视图，是数据治理的首要任务。数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）是实现数据整合的两种常见架构。 数据存储与管理： 关系型数据库： 适用于结构化数据，如MySQL, PostgreSQL, Oracle等，提供ACID事务支持，保证数据一致性。 NoSQL数据库： 适用于半结构化和非结构化数据，如MongoDB（文档型）、Redis（键值型）、Cassandra（列族型），提供更高的灵活性和可伸缩性。 大数据存储系统： HDFS (Hadoop Distributed File System): 用于存储大规模数据集，具有高吞吐量和容错性。 云存储服务： 如Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage，提供高可用、高可扩展的对象存储服务。 数据清洗与预处理： 数据质量的重要性： “Garbage in, garbage out.” 低质量的数据会导致错误的分析结果和糟糕的决策。 常见的数据问题： 缺失值、异常值、重复值、格式不一致、数据错误等。 清洗技术： 使用编程语言（如Python, R）配合相关库（如Pandas, NumPy），或利用专业的ETL工具进行数据清洗、去重、填充、转换等操作。 数据处理与计算： 批处理： 适用于对静态数据集进行大规模计算，如使用Hadoop MapReduce, Apache Spark Batch。 流处理： 适用于实时处理不断产生的数据流，如Apache Spark Streaming, Apache Flink, Apache Storm。 分布式计算框架： Apache Spark已成为大数据领域事实上的标准，其内存计算能力极大地提升了数据处理效率。它提供了SQL查询、机器学习、图计算等丰富的功能。 数据分析与建模： 描述性分析： 总结数据特征，如均值、中位数、标准差、分布等。 诊断性分析： 探究原因，理解“为什么会发生”。 预测性分析： 利用统计模型和机器学习算法预测未来趋势，如回归、分类、时间序列分析。 处方性分析： 基于预测结果，提出最优的行动方案，如优化算法、推荐系统。 常用工具与库： Python (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), R, SQL, Spark MLlib等。 数据可视化： 揭示模式与趋势： 通过图表将复杂的数据关系直观地呈现出来，便于理解和沟通。 常用工具： Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn, Plotly, D3.js等。 可视化原则： 选择合适的图表类型，清晰的标签，避免信息过载，突出关键信息。 第四章：构建数据驱动的商业智能体系 数据驱动的商业智能（BI）体系，是将数据转化为可操作的商业洞察，并将其融入日常运营和战略决策的完整机制。它不仅仅是技术的堆砌，更是一种管理理念和组织文化的体现。 从数据到决策的闭环： BI体系的核心在于建立一个从数据收集、分析、洞察产生，到决策制定、行动执行，再到效果评估和反馈的完整闭环。 关键组成部分： 数据平台： 稳定可靠的数据存储、处理和计算基础设施。 分析工具： 支持数据探索、建模、可视化等分析需求的软件和平台。 BI平台/解决方案： 整合数据、分析功能和可视化展示，提供统一的BI门户。 数据科学家与分析师团队： 具备专业技能，能够进行深入的数据分析和建模。 业务用户： 能够理解和利用BI系统提供的洞察，将其应用于实际业务。 构建BI体系的步骤： 1. 明确业务目标： 确定BI体系要解决的商业问题和期望达成的目标。 2. 数据准备： 建立可靠的数据采集、存储和治理流程。 3. 选择合适的工具： 根据业务需求和技术能力，选择适用的BI平台和分析工具。 4. 构建分析模型： 开发和部署满足业务需求的分析模型，如销售预测、客户流失预测等。 5. 设计可视化仪表盘： 创建直观易懂的仪表盘，呈现关键业务指标（KPIs）和洞察。 6. 培训与推广： 对业务用户进行培训，鼓励他们使用BI系统，并将其融入日常工作。 7. 持续迭代与优化： 定期评估BI系统的效果，根据业务变化和用户反馈进行调整和优化。 BI在不同商业领域的应用： 市场营销： 客户细分、精准广告投放、营销活动效果评估、社交媒体分析。 销售管理： 销售预测、客户关系管理（CRM）分析、销售渠道优化。 运营管理： 供应链优化、库存管理、生产效率提升、物流配送优化。 产品开发： 用户行为分析、产品功能迭代、用户体验优化。 风险管理： 信用风险评估、欺诈检测、合规性监控。 财务管理： 财务报表分析、成本控制、盈利能力分析。 第五章：前沿技术在商业实战中的应用探索 随着技术的不断进步，人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等前沿技术正在深刻地改变着商业世界的运作方式。将这些技术与海量数据相结合，能够释放出巨大的商业潜力。 机器学习在预测与决策中的应用： 监督学习： 回归（房价预测、销售额预测）、分类（客户流失预测、垃圾邮件识别、疾病诊断）。 无监督学习： 聚类（客户细分、市场细分）、降维（数据压缩、特征提取）。 强化学习： 自动驾驶、游戏AI、智能推荐系统中的决策优化。 深度学习驱动的智能服务： 自然语言处理（NLP）： 智能客服、情感分析、文本摘要、机器翻译、内容生成。 计算机视觉（CV）： 图像识别、目标检测、人脸识别、视频分析、自动驾驶感知系统。 语音识别与合成： 智能语音助手、语音搜索、实时字幕生成。 个性化推荐系统： 协同过滤： 基于用户行为的相似性推荐。 基于内容的推荐： 基于物品属性的相似性推荐。 混合推荐： 结合多种推荐策略，提升推荐效果。 深度学习在推荐系统中的应用： 学习用户与物品之间更深层次的交互模式。 实时分析与预警系统： 流计算平台： 实时处理海量数据，实现秒级甚至毫秒级的响应。 异常检测： 实时发现业务中的异常事件，如欺诈交易、设备故障。 实时推荐与个性化： 根据用户当前的行为和场景，提供即时性的内容或服务。 构建可扩展、可维护的AI/ML平台： MLOps（Machine Learning Operations）： 关注机器学习模型的生命周期管理，包括模型开发、部署、监控、更新等。 云平台AI服务： 如AWS SageMaker, Azure Machine Learning, Google AI Platform，提供端到端的机器学习服务，降低AI应用门槛。 第六章：案例研究：数据驱动的商业成功实践 理论的阐述最终需要落地到具体的商业实践中。本章将通过一系列精心挑选的、具有代表性的商业案例，展示数据分析与前沿技术如何在实际商业场景中创造价值，并帮助企业实现增长与创新。 （此处将详细展开多个不同行业的商业案例，例如：） 电商平台的精准营销与个性化推荐： 分析用户浏览、购买、搜索行为，构建用户画像，实现千人千面的商品推荐和营销活动推送，显著提升转化率和用户粘性。 金融行业的风险控制与欺诈检测： 利用机器学习模型分析交易数据、用户行为等，实时识别高风险交易和潜在的欺诈行为，降低金融风险。 制造业的预测性维护与质量优化： 通过分析设备运行数据，预测设备故障，实现预测性维护，减少停机时间；通过分析生产过程数据，优化工艺参数，提升产品质量。 零售业的供应链优化与库存管理： 基于历史销售数据、天气、促销活动等因素，预测商品需求，优化库存水平，降低缺货率和积压成本。 媒体与内容行业的个性化内容分发： 分析用户阅读、观看、互动行为，为用户推荐感兴趣的内容，提升用户参与度和留存率。 医疗健康领域的辅助诊断与个性化治疗： 利用医学影像和临床数据，训练深度学习模型辅助医生进行疾病诊断；基于患者基因、病史等信息，提供个性化的治疗方案。 结语 海量数据时代已经来临，数据不再是信息时代遗留的副产品，而是驱动商业发展的新引擎。本书从数据思维的构建，到数据全生命周期的管理，再到前沿技术的应用，旨在为读者提供一个全面而深入的认知框架。我们相信，掌握数据、洞察数据、并将其转化为可执行的商业策略，将是企业在未来竞争中脱颖而出的关键。 希望本书能够为您带来启发，助您在数据驱动的商业实践中，不断探索、不断前行，最终抵达成功的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

从一个完全的初学者角度来说，这套书给了我极大的信心。我过去尝试过阅读一些关于Spark的书籍，但常常因为概念过于抽象而望而却步。《Spark大数据商业实战三部曲》却让我感到异常亲切。它从最基本的数据处理需求出发，一步步引导读者理解Spark的架构和核心概念。比如，在讲解Spark Core的RDD操作时，书中通过一些生活化的比喻，将map、filter、reduceByKey等操作讲解得通俗易懂。当涉及到更高级的Spark SQL和DataFrame时，它同样延续了这种“由浅入深”的教学模式，通过实际的SQL查询和DataFrame API操作，让读者在实践中学习。让我印象深刻的是，书中关于Spark与Hadoop生态（如HDFS、Hive）的集成部分，清晰地阐述了它们之间的关系和协同工作方式，这对于我理解整个大数据技术栈非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格非常接地气，完全没有那种高高在上的理论说教感。它更像是一位经验丰富的大数据架构师，在咖啡馆里和你娓娓道来，分享他的实战经验。我特别欣赏它对于“为什么”的解释，而不是简单地告诉你“怎么做”。举个例子，在讲解Spark Streaming的容错机制时，书中并没有直接给出checkpoint的配置方法，而是先详细解释了在分布式流处理场景下，数据丢失和处理失败的风险，然后才引出checkpointing作为一种可靠的解决方案，并深入探讨了其工作原理以及如何通过合理设置来实现高可用性。书中还穿插了很多关于Spark在不同行业，如金融风控、智慧物流、社交网络分析等领域的应用案例，这些案例不仅极具参考价值，也让我看到了Spark广阔的应用前景。通过这些案例，我能更直观地理解Spark的强大之处，以及它如何为企业创造实实在在的商业价值。

评分☆☆☆☆☆

最近一直在研究大数据技术，偶然间看到了这套《Spark大数据商业实战三部曲》，虽然只看了其中一本，但着实让我眼前一亮。这本书没有像很多技术书籍那样，上来就陷入枯燥的源码分析和抽象概念的罗列，而是非常巧妙地将实际的商业场景和Spark的核心技术紧密结合。例如，书中通过一个电商平台的个性化推荐案例，层层剥开了Spark的RDD、DataFrame、Spark SQL等核心组件在实际应用中的工作原理。我尤其喜欢它讲解数据倾斜的篇幅，不是简单地给出几个调优参数，而是深入剖析了导致数据倾斜的根本原因，并结合具体的代码片段演示了如何通过join策略、shuffle优化、广播变量等多种手段来有效解决。读这本书的时候，我感觉自己不再是坐在书桌前被动学习，而是仿佛置身于一个真实的Spark开发项目中，跟着作者一步步解决实际问题，这种沉浸式的学习体验非常宝贵。对于想要将Spark技术落地到业务中的开发者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对Spark的理解停留在比较基础的层面，只知道它是分布式计算框架，能够处理大规模数据。但在阅读了这套书后，我对Spark的认识有了翻天覆地的变化。它不仅仅是一本技术手册，更像是一本揭示Spark“内功心法”的秘籍。书中的“性能调优”部分，简直是为我量身定做的。我一直困扰于Spark作业的性能瓶颈问题，但总是找不到头绪。《Spark大数据商业实战三部曲》中的相关章节，通过详细的解释和生动的图示，让我明白了Spark的执行计划、DAG调度、内存管理等关键环节是如何影响性能的。书中还提供了大量实用的调优技巧，比如如何选择合适的数据格式（Parquet、ORC）、如何进行数据分区、如何优化Shuffle过程、如何合理配置Executor和Memory等。我按照书中的方法实践了一段时间，发现Spark作业的执行速度确实有了显著的提升，这让我对Spark有了更深的敬畏感。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点在于其“商业实战”的定位。它没有停留在理论层面，而是用大量的篇幅展示了Spark如何在真实的商业环境中解决实际问题。我被书中对不同行业应用的深入剖析所吸引。例如，在金融领域，它详细讲解了如何利用Spark进行欺诈检测和风险评估；在零售行业，它展示了如何通过Spark分析用户行为，实现精准营销和库存优化。这些案例不仅展示了Spark技术的强大能力，更重要的是，它提供了一个思考的框架，让我们能够将Spark技术与具体的业务目标相结合。书中提供的代码示例也非常实用，可以直接借鉴到实际项目中，大大缩短了技术落地的周期。对于希望通过大数据技术提升业务价值的管理者和技术人员来说，这套书无疑是他们不可或缺的参考指南。

评分☆☆☆☆☆

书够厚，凑字数太多，dataset讲的太粗糙，实例就是百度一下的那一套，没啥实际参考价值，拿来练肱二头肌不错！

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做为工具书，用的时候翻吧，太厚了

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篇幅洋洋洒洒，实则好货少少，白瞎花那么多钱

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丰富的文物点点滴滴点点滴滴

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非常不错的书，抓紧时间看书了。我

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这是一本字典，很详细的字典！

评分☆☆☆☆☆

看了上篇和下篇的一半左右。最大感受是重复性的话很多，源码也重复性的贴。比如讲Spark内存这块，重复地绕了几遍，本来明白的也白瞎了。如果能像《快学Scala》作者那样的态度写这本书，篇幅会少1/3~1/2是有可能的。

评分☆☆☆☆☆

看了上篇和下篇的一半左右。最大感受是重复性的话很多，源码也重复性的贴。比如讲Spark内存这块，重复地绕了几遍，本来明白的也白瞎了。如果能像《快学Scala》作者那样的态度写这本书，篇幅会少1/3~1/2是有可能的。

评分☆☆☆☆☆

书还不错，正在开始学习