【正版】Spark快速数据处理 系统讲解Spark的数据处理工具及使用方法 为快速编写高效 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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ISBN：9787111463115

商品编码：26899205907

丛书名： Spark快速数据处理

出版时间：2014-04-01

机工 spark快数数据处理
	定价	29.00
	出版社	机械工业出版社
	版次	1版1次印刷
	出版时间	2014年05月
	开本	大32开
	作者	（美）凯洛 著，余璜 张磊 译
	装帧	平装
	页数	114
	字数	---
	ISBN编码	9787111463115

Spark是个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持内存计算、多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种范式。Spark内存计算框架适合各种迭代算法和交互式数据分析，能够提升大数据处理的实时性和准确性，现已逐渐获得很多企业的支持，如阿里巴巴、百度、网易、英特尔等公司。

本书系统讲解Spark的使用方法，包括如何在多种机器上安装Spark，如何配置个Spark集群，如何在交互模式下运行个Spark作业，如何在Spark集群上构建个生产级的脱机/独立作业，如何与Spark集群建立连接和使用SparkContext，如何创建和保存RDD（弹性分布式数据集），如何用Spark分布式处理数据，如何设置Shark，将Hive查询集成到你的Spark作业中来，如何测试Spark作业，以及如何提升Spark任务的性能。

译者序
作者简介
前言
1章 安装Spark以及构建Spark集群
1.1 单机运行Spark
1.2 在EC2上运行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 通过SSH部署集群
1.8 链接和参考
1.9 小结
2章 Sparkshell的使用
2.1 加载个简单的text文件
2.2 用Sparkshell运行逻辑回归
2.3 交互式地从S3加载数据
2.4 小结
3章 构建并运行Spark应用
3.1 用sbt构建Spark作业
3.2 用Maven构建Spark作业
3.3 用其他工具构建Spark作业
3.4 小结
4章 创建SparkContext
4.1 Scala
4.2 Java
4.3 Java和Scala共享的API
4.4 Python
4.5 链接和参考
4.6 小结
5章 加载与保存数据
5.1 RDD
5.2 加载数据到RDD中
5.3 保存数据
5.4 连接和参考
5.5 小结
6章 操作RDD
6.1 用Scala和Java操作RDD
6.2 用Python操作RDD
6.3 链接和参考
6.4 小结
7章 Shark-Hive和Spark的综合运用
7.1 为什么用HiveShark
7.2 安装Shark
7.3 运行Shark
7.4 加载数据
7.5 在Spark程序中运行HiveQL查询
7.6 链接和参考
7.7 小结
8章 测试
8.1 用Java和Scala测试
8.2 用Python测试
8.3 链接和参考
8.4 小结
9章 技巧和窍门
9.1 日志位置
9.2 并发限制
9.3 内存使用与垃圾回收
9.4 序列化
9.5 IDE集成环境
9.6 Spark与其他语言
9.7 安全提示
9.8 邮件列表
9.9 链接和参考
9.10 小结

Holden Karau 资深软件开发工程师，现就职于Databricks公司，之前曾就职于谷歌、、微软和Foursquare等著名公司。他对开源情有独钟，参与了许多开源项目，如Linux内核无线驱动、Android程序监控、搜索引擎等，对存储系统、推荐系统、搜索分类等都有深入研究。

译者简介
余璜 阿里巴巴核心系统研发工程师，OceanBase核心开发人员，对分布式系统理论和工程实践有深刻理解，专注于分布式系统设计、大规模数据处理，乐于分享，在CSDN上分享了大量技术文章。

张磊 Spark爱好者，曾参与分布式OLAP数据库系统核心开发，热衷于大数据处理、分布式计算。

从实用角度系统讲解Spark的数据处理工具及使用方法
手把手教你充分利用Spark提供的各种功能，快速编写高效分布式程序 

1章 安装Spark以及构建
Spark集群
1.1 单机运行Spark
1.2 在EC2上运行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 通过SSH部署集群
1.8 链接和参考
1.9 小结
本章将详细介绍搭建Spark的常用方法。Spark的单机版便于测试，同时本章也会提到通过SSH用Spark的内置部署脚本搭建Spark集群，使用Mesos、Yarn或者Chef来部署Spark。对于Spark在云环境中的部署，本章将介绍在EC2（基本环境和EC2MR）上的部署。如果你的机器或者集群中已经部署了Spark，可以跳过本章直接开始使用Spark编程。
不管如何部署Spark，首先得获得Spark的个版本，截止到写本书时，Spark的新版本为0.7版。对于熟悉github的程序员，则可以从git://github.com/mesos/spark.git直接复制Spark项目。Spark提供基本源码压缩包，同时也提供已经编译好的压缩包。为了和Hadoop分布式文件系统(HDFS)交互，需要在编译源码前设定相应的集群中所使用的Hadoop版本。对于0.7版本的Spark，已经编译好的压缩包依赖的是1.0.4版本的Hadoop。如果想更深入地学习Spark，推荐自己编译基本源码，因为这样可以灵活地选择HDFS的版本，如果想对Spark源码有所贡献，比如提交补丁，自己编译源码是必须的。你需要安装合适版本的Scala和与之对应的JDK版本。对于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）。在写本书时，Linux发行版Ubuntu的LTS版本已经有Scala 2.9.1版，除此之外，近的稳定版本已经有2.9.2版。Fedora 18已经有2.9.2版。Scala官网上的新版在选择Spark支持的Scala版本十分重要，Spark对Scala的版本很敏感。.........

掌控海量数据，驱动智能未来——掌握数据处理与分析核心技术 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动企业决策、技术创新乃至社会进步的基石。如何从海量、异构、高速流动的数据洪流中提取有价值的洞察，并将其转化为 actionable intelligence，是摆在每一位数据从业者面前的巨大挑战。本书并非专注于某个特定框架或工具的速成秘籍，而是深入剖析数据处理与分析领域的核心思想、通用方法论以及一套系统性的技术体系，旨在帮助读者建立起扎实的数据功底，无论面对何种工具或技术演进，都能游刃有余地解决实际问题，构建出高效、可靠的数据处理流程。 为何需要系统性的数据处理知识？ 许多人热衷于学习最新的数据处理工具，期望快速掌握“黑科技”，但往往陷入“只见树木，不见森林”的困境。工具的更新迭代速度飞快，今天炙手可热的，明天可能就被新的技术所取代。然而，数据处理的底层逻辑和核心挑战却始终存在：如何高效地存储、清洗、转换、分析和可视化数据？如何处理延迟、容错、扩展性等问题？本书将带领您跳出工具的局限，回归问题的本质，构建一套可迁移、可复用的知识体系。 本书的核心价值： 1. 构建完备的数据处理认知框架： 数据生命周期管理： 从数据的采集、存储、清洗、转换、分析到可视化和应用，我们将系统性地梳理数据在不同阶段的关键挑战与应对策略。理解数据在整个生命周期中的流动和演变，有助于我们更全面地把握数据处理的全貌。 数据处理范式： 深入探讨批处理、流处理、交互式查询等不同的数据处理范式，理解它们的适用场景、技术原理以及各自的优缺点。掌握不同范式之间的权衡，能够帮助我们选择最适合当前业务需求的处理方式。 数据模型与架构： 讲解关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库、数据湖等常见的数据存储模型和架构设计原则。理解不同数据模型的特点，能够帮助我们更有效地设计数据存储方案，提升查询效率和数据一致性。 数据质量与治理： 强调数据质量的重要性，介绍数据清洗、校验、去重、标准化等关键技术，以及数据治理在组织中的作用，包括数据目录、元数据管理、数据安全和隐私保护等。高质量的数据是所有数据分析的基础，没有可靠的数据，再先进的算法和工具也无济于事。 2. 掌握通用的数据处理技术与方法： 数据清洗与预处理： 学习如何处理缺失值、异常值、重复值，如何进行数据类型转换、格式统一、特征工程等。这些是提升数据分析准确性和模型性能的关键步骤。 数据转换与集成： 掌握 ETL（Extract, Transform, Load）或 ELT（Extract, Load, Transform）的核心流程，学习如何进行数据合并、连接、聚合、拆分，以及如何处理不同来源、不同格式的数据。 数据分析基础： 介绍常用的数据分析技术，如统计分析、探索性数据分析（EDA），以及如何使用可视化手段来揭示数据中的模式和趋势。 并行与分布式计算思想： 深入理解并行计算和分布式计算的基本原理，了解数据如何在多台机器上进行分解、处理和合并。掌握这些思想，是理解和优化现代大数据处理框架的基础。 数据管道（Data Pipelines）设计： 学习如何设计和构建端到端的数据管道，实现数据的自动化采集、处理和分发。理解数据管道的健壮性、可伸缩性和可维护性至关重要。 3. 理解底层技术原理，融会贯通： 存储技术： 探讨文件存储（如 Parquet, ORC）、键值存储、列式存储、行式存储等不同存储方式的原理与适用场景。理解数据存储的底层机制，能帮助我们选择更高效的存储方案，并优化查询性能。 计算引擎： 深入理解内存计算、磁盘I/O、网络传输等计算过程中的瓶颈，以及各种计算引擎（如 MapReduce 的思想，尽管不直接深入讲解特定框架）是如何通过并行化和优化来加速计算的。 数据通信与协调： 了解分布式系统中数据在节点间如何传输，以及协调服务（如 ZooKeeper 的作用，再次强调通用思想）在分布式任务管理中的关键作用。 4. 培养解决实际问题的能力： 案例驱动分析： 通过一系列贴近实际业务场景的案例，引导读者如何应用所学的知识和方法来解决具体问题。例如，如何处理实时交易数据中的异常检测，如何构建用户行为分析平台，如何进行大规模日志数据的分析等。 性能优化策略： 学习如何分析数据处理的性能瓶颈，掌握各种优化技巧，包括数据分区、索引、缓存、代码优化等，以提升数据处理的效率和降低成本。 故障排查与容错： 了解分布式系统中常见的故障模式，学习如何进行故障排查，并设计具有容错能力的数据处理流程。 本书适合谁？ 数据工程师： 希望构建健壮、高效、可扩展的数据处理系统的工程师，需要深入理解底层原理以解决复杂问题。 数据分析师： 想要更深入地理解数据处理流程，提升数据分析的效率和质量，并为更复杂的数据建模打下基础的分析师。 大数据初学者： 刚接触大数据领域，希望建立起一套扎实、系统的知识体系，避免陷入工具的海洋。 对数据处理技术感兴趣的技术人员： 无论是后端工程师、算法工程师，还是运维工程师，理解数据处理的核心原理都有助于拓宽技术视野。 本书的承诺： 本书将以严谨的逻辑、清晰的语言、丰富的示例，带您走进数据处理的深层世界。我们不提供“一键生成”式的解决方案，而是赋能您“举一反三”的能力。通过系统性的学习，您将能够： 独立设计和构建高效的数据处理流程。 准确评估不同技术方案的优劣，做出明智的技术选型。 深入理解大数据处理框架的内部机制。 自信地应对不断演进的大数据技术浪潮。 最终，将数据转化为驱动业务增长的强大动力。 数据是驱动未来的一切。掌握数据的处理与分析能力，就是掌握驱动未来的钥匙。让我们一起踏上这段探索之旅，解锁数据价值的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

对于我这种常年混迹于分布式系统一线的老兵来说，想要在Spark这个领域找到一本既有深度又有实用性的书并不容易。然而，《【正版】Spark快速数据处理 系统讲解Spark的数据处理工具及使用方法》这本书，无疑给了我很大的惊喜。它没有回避Spark底层复杂的调度机制和内存模型，而是以一种非常清晰、有条理的方式进行剖析。我特别欣赏书中对Spark SQL的性能优化策略的讲解，从数据源的选择、分区策略、到执行计划的理解，都给了我很多启发。作者还提到了如何利用Spark的原生API（如mapPartitions, zipPartitions等）来实现更精细化的控制，这对于在一些特殊场景下追求极致性能的开发者来说，简直是福音。而且，这本书不仅仅局限于Spark Core，对于Spark Streaming、GraphX以及MLlib这些组件的应用也进行了深入的探讨，并且提供了许多实战经验。它让我意识到，Spark不仅仅是一个分布式计算框架，更是一个集数据处理、流计算、图计算和机器学习于一体的强大生态系统。这本书真正做到了“授人以鱼不如授人以渔”，它教会了我如何去思考和解决Spark相关的性能问题，而不仅仅是告诉我要怎么写代码。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有几年Python开发经验的数据工程师，一直对Spark在大数据处理方面的能力很感兴趣，但苦于没有一个系统性的学习资料。在网上搜索了很久，最终选择了《【正版】Spark快速数据处理 系统讲解Spark的数据处理工具及使用方法》。这本书的优点在于它真的做到了“系统讲解”。它没有停留在表面的API调用，而是深入剖析了Spark的运行机制，包括RDD、DAG、Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming以及MLlib等组件的底层原理。我之前理解Spark，总感觉像是在“拆盲盒”，不知道为什么这样写就快，那样写就慢。读了这本书之后，我才恍然大悟，原来这一切都与Spark的调度器、内存管理、以及数据序列化方式息息相关。书中关于Spark SQL的优化部分，让我受益匪浅。特别是它讲解了Catalyst优化器是如何工作的，以及如何通过调整执行计划来提升查询性能。我还尝试了书中的一些MLlib案例，发现它在机器学习模型训练和部署方面也提供了非常便捷的接口。总的来说，这本书的深度和广度都恰到好处，既能让初学者快速入门，也能让有一定基础的开发者进一步深化理解，是提升Spark技术功力的绝佳选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我的救星！最近项目上需要用到Spark，但之前完全没接触过，看到这本书的标题《【正版】Spark快速数据处理 系统讲解Spark的数据处理工具及使用方法》就抱着试试看的心态入手了。没想到，从零基础小白到能快速上手，这本书真的给了我巨大的帮助。作者的讲解非常系统，一步一步地引导我理解Spark的核心概念，从它的分布式计算原理到各种数据处理工具的详解，都讲得通俗易懂。我尤其喜欢书中对Spark SQL和Spark Streaming的讲解，不仅理论知识扎实，还提供了大量实际案例，让我能够直接套用。比如，在处理日志分析的场景下，我之前用Python脚本处理效率非常低，经常卡顿。看了书中的Spark SQL章节后，我学会了如何用DataFrame进行高效的数据查询和转换，速度提升了好几个数量级！而且，作者对于如何编写高效Spark代码也给出了很多实用的技巧和建议，比如如何进行数据分区、如何优化Shuffle过程等等，这些都是我之前从未意识到的。这本书真的让我感觉Spark不再是高不可攀的技术，而是可以掌握并且能解决实际问题的利器。对于所有想快速入门Spark，或者想提升Spark处理效率的开发者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是想在数据工程领域有所建树的同学们的“必读”清单之一！《【正版】Spark快速数据处理 系统讲解Spark的数据处理工具及使用方法》这本书的内容，我只能用“干货满满”来形容。它不像很多技术书籍那样，只是罗列API，而是真正从“如何快速”和“如何高效”这两个核心点出发，深入浅出地讲解了Spark的方方面面。我最喜欢的部分是关于Spark的执行过程和内存管理的内容。作者用非常形象的比喻和图示，解释了RDD的懒加载、DAG的构建、以及Shuffle的过程，让我瞬间就明白了为什么某些操作会成为性能瓶颈。而且，书中还详细介绍了Spark Streaming和Structured Streaming，对于实时数据处理的应用场景，比如实时推荐、实时监控等，都提供了非常实用的代码示例和解决方案。我之前在项目中使用Spark Streaming，总是遇到各种连接和性能问题，看了这本书之后，我才意识到是自己在数据源的设置和窗口函数的运用上存在问题。现在，我能够更自信地构建和优化我的实时数据处理管道了。这本书绝对是我提升Spark技能路上的“点睛之笔”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在学术界研究大数据分析的学者，我一直对Spark在科研领域的应用潜力抱有浓厚兴趣。最近读了《【正版】Spark快速数据处理 系统讲解Spark的数据处理工具及使用方法》这本书，感觉非常契合我的需求。作者在书中不仅讲解了Spark的基本概念和常用API，更侧重于如何在实际应用场景中高效地运用Spark。我特别欣赏书中关于大规模数据预处理和特征工程的章节，这对于我们进行复杂的数据挖掘和模型训练至关重要。书中提供了多种数据处理工具的详细用法，并且结合了许多实际案例，例如如何在处理海量文本数据时利用Spark进行高效的清洗和分词，如何构建大规模图数据分析的流程等等。这些内容对我研究如何加速科学计算和模拟提供了新的思路。此外，书中对于Spark集群的配置和调优也进行了详尽的阐述，这对于我们在有限的计算资源下最大化Spark的性能非常有指导意义。总而言之，这本书不仅是一本技术手册，更是一份关于如何利用Spark解决复杂大数据问题的行动指南，对于学术研究者和有志于在大数据领域深耕的同学们来说，都非常有价值。