【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 下載 mobi epub pdf 電子書 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： 鑫舟啓航圖書專營店

ISBN：9787111463115

商品編碼：26899205907

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	1版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
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
2章 Sparkshell的使用
2.1 加載個簡單的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
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
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
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
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
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
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
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、、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 

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的個版本，截止到寫本書時，Spark的新版本為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，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。.........

掌控海量數據，驅動智能未來——掌握數據處理與分析核心技術 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動企業決策、技術創新乃至社會進步的基石。如何從海量、異構、高速流動的數據洪流中提取有價值的洞察，並將其轉化為 actionable intelligence，是擺在每一位數據從業者麵前的巨大挑戰。本書並非專注於某個特定框架或工具的速成秘籍，而是深入剖析數據處理與分析領域的核心思想、通用方法論以及一套係統性的技術體係，旨在幫助讀者建立起紮實的數據功底，無論麵對何種工具或技術演進，都能遊刃有餘地解決實際問題，構建齣高效、可靠的數據處理流程。 為何需要係統性的數據處理知識？ 許多人熱衷於學習最新的數據處理工具，期望快速掌握“黑科技”，但往往陷入“隻見樹木，不見森林”的睏境。工具的更新迭代速度飛快，今天炙手可熱的，明天可能就被新的技術所取代。然而，數據處理的底層邏輯和核心挑戰卻始終存在：如何高效地存儲、清洗、轉換、分析和可視化數據？如何處理延遲、容錯、擴展性等問題？本書將帶領您跳齣工具的局限，迴歸問題的本質，構建一套可遷移、可復用的知識體係。 本書的核心價值： 1. 構建完備的數據處理認知框架： 數據生命周期管理： 從數據的采集、存儲、清洗、轉換、分析到可視化和應用，我們將係統性地梳理數據在不同階段的關鍵挑戰與應對策略。理解數據在整個生命周期中的流動和演變，有助於我們更全麵地把握數據處理的全貌。 數據處理範式： 深入探討批處理、流處理、交互式查詢等不同的數據處理範式，理解它們的適用場景、技術原理以及各自的優缺點。掌握不同範式之間的權衡，能夠幫助我們選擇最適閤當前業務需求的處理方式。 數據模型與架構： 講解關係型數據庫、NoSQL數據庫、數據倉庫、數據湖等常見的數據存儲模型和架構設計原則。理解不同數據模型的特點，能夠幫助我們更有效地設計數據存儲方案，提升查詢效率和數據一緻性。 數據質量與治理： 強調數據質量的重要性，介紹數據清洗、校驗、去重、標準化等關鍵技術，以及數據治理在組織中的作用，包括數據目錄、元數據管理、數據安全和隱私保護等。高質量的數據是所有數據分析的基礎，沒有可靠的數據，再先進的算法和工具也無濟於事。 2. 掌握通用的數據處理技術與方法： 數據清洗與預處理： 學習如何處理缺失值、異常值、重復值，如何進行數據類型轉換、格式統一、特徵工程等。這些是提升數據分析準確性和模型性能的關鍵步驟。 數據轉換與集成： 掌握 ETL（Extract, Transform, Load）或 ELT（Extract, Load, Transform）的核心流程，學習如何進行數據閤並、連接、聚閤、拆分，以及如何處理不同來源、不同格式的數據。 數據分析基礎： 介紹常用的數據分析技術，如統計分析、探索性數據分析（EDA），以及如何使用可視化手段來揭示數據中的模式和趨勢。 並行與分布式計算思想： 深入理解並行計算和分布式計算的基本原理，瞭解數據如何在多颱機器上進行分解、處理和閤並。掌握這些思想，是理解和優化現代大數據處理框架的基礎。 數據管道（Data Pipelines）設計： 學習如何設計和構建端到端的數據管道，實現數據的自動化采集、處理和分發。理解數據管道的健壯性、可伸縮性和可維護性至關重要。 3. 理解底層技術原理，融會貫通： 存儲技術： 探討文件存儲（如 Parquet, ORC）、鍵值存儲、列式存儲、行式存儲等不同存儲方式的原理與適用場景。理解數據存儲的底層機製，能幫助我們選擇更高效的存儲方案，並優化查詢性能。 計算引擎： 深入理解內存計算、磁盤I/O、網絡傳輸等計算過程中的瓶頸，以及各種計算引擎（如 MapReduce 的思想，盡管不直接深入講解特定框架）是如何通過並行化和優化來加速計算的。 數據通信與協調： 瞭解分布式係統中數據在節點間如何傳輸，以及協調服務（如 ZooKeeper 的作用，再次強調通用思想）在分布式任務管理中的關鍵作用。 4. 培養解決實際問題的能力： 案例驅動分析： 通過一係列貼近實際業務場景的案例，引導讀者如何應用所學的知識和方法來解決具體問題。例如，如何處理實時交易數據中的異常檢測，如何構建用戶行為分析平颱，如何進行大規模日誌數據的分析等。 性能優化策略： 學習如何分析數據處理的性能瓶頸，掌握各種優化技巧，包括數據分區、索引、緩存、代碼優化等，以提升數據處理的效率和降低成本。 故障排查與容錯： 瞭解分布式係統中常見的故障模式，學習如何進行故障排查，並設計具有容錯能力的數據處理流程。 本書適閤誰？ 數據工程師： 希望構建健壯、高效、可擴展的數據處理係統的工程師，需要深入理解底層原理以解決復雜問題。 數據分析師： 想要更深入地理解數據處理流程，提升數據分析的效率和質量，並為更復雜的數據建模打下基礎的分析師。 大數據初學者： 剛接觸大數據領域，希望建立起一套紮實、係統的知識體係，避免陷入工具的海洋。 對數據處理技術感興趣的技術人員： 無論是後端工程師、算法工程師，還是運維工程師，理解數據處理的核心原理都有助於拓寬技術視野。 本書的承諾： 本書將以嚴謹的邏輯、清晰的語言、豐富的示例，帶您走進數據處理的深層世界。我們不提供“一鍵生成”式的解決方案，而是賦能您“舉一反三”的能力。通過係統性的學習，您將能夠： 獨立設計和構建高效的數據處理流程。 準確評估不同技術方案的優劣，做齣明智的技術選型。 深入理解大數據處理框架的內部機製。 自信地應對不斷演進的大數據技術浪潮。 最終，將數據轉化為驅動業務增長的強大動力。 數據是驅動未來的一切。掌握數據的處理與分析能力，就是掌握驅動未來的鑰匙。讓我們一起踏上這段探索之旅，解鎖數據價值的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

對於我這種常年混跡於分布式係統一綫的老兵來說，想要在Spark這個領域找到一本既有深度又有實用性的書並不容易。然而，《【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》這本書，無疑給瞭我很大的驚喜。它沒有迴避Spark底層復雜的調度機製和內存模型，而是以一種非常清晰、有條理的方式進行剖析。我特彆欣賞書中對Spark SQL的性能優化策略的講解，從數據源的選擇、分區策略、到執行計劃的理解，都給瞭我很多啓發。作者還提到瞭如何利用Spark的原生API（如mapPartitions, zipPartitions等）來實現更精細化的控製，這對於在一些特殊場景下追求極緻性能的開發者來說，簡直是福音。而且，這本書不僅僅局限於Spark Core，對於Spark Streaming、GraphX以及MLlib這些組件的應用也進行瞭深入的探討，並且提供瞭許多實戰經驗。它讓我意識到，Spark不僅僅是一個分布式計算框架，更是一個集數據處理、流計算、圖計算和機器學習於一體的強大生態係統。這本書真正做到瞭“授人以魚不如授人以漁”，它教會瞭我如何去思考和解決Spark相關的性能問題，而不僅僅是告訴我要怎麼寫代碼。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是想在數據工程領域有所建樹的同學們的“必讀”清單之一！《【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》這本書的內容，我隻能用“乾貨滿滿”來形容。它不像很多技術書籍那樣，隻是羅列API，而是真正從“如何快速”和“如何高效”這兩個核心點齣發，深入淺齣地講解瞭Spark的方方麵麵。我最喜歡的部分是關於Spark的執行過程和內存管理的內容。作者用非常形象的比喻和圖示，解釋瞭RDD的懶加載、DAG的構建、以及Shuffle的過程，讓我瞬間就明白瞭為什麼某些操作會成為性能瓶頸。而且，書中還詳細介紹瞭Spark Streaming和Structured Streaming，對於實時數據處理的應用場景，比如實時推薦、實時監控等，都提供瞭非常實用的代碼示例和解決方案。我之前在項目中使用Spark Streaming，總是遇到各種連接和性能問題，看瞭這本書之後，我纔意識到是自己在數據源的設置和窗口函數的運用上存在問題。現在，我能夠更自信地構建和優化我的實時數據處理管道瞭。這本書絕對是我提升Spark技能路上的“點睛之筆”。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我的救星！最近項目上需要用到Spark，但之前完全沒接觸過，看到這本書的標題《【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》就抱著試試看的心態入手瞭。沒想到，從零基礎小白到能快速上手，這本書真的給瞭我巨大的幫助。作者的講解非常係統，一步一步地引導我理解Spark的核心概念，從它的分布式計算原理到各種數據處理工具的詳解，都講得通俗易懂。我尤其喜歡書中對Spark SQL和Spark Streaming的講解，不僅理論知識紮實，還提供瞭大量實際案例，讓我能夠直接套用。比如，在處理日誌分析的場景下，我之前用Python腳本處理效率非常低，經常卡頓。看瞭書中的Spark SQL章節後，我學會瞭如何用DataFrame進行高效的數據查詢和轉換，速度提升瞭好幾個數量級！而且，作者對於如何編寫高效Spark代碼也給齣瞭很多實用的技巧和建議，比如如何進行數據分區、如何優化Shuffle過程等等，這些都是我之前從未意識到的。這本書真的讓我感覺Spark不再是高不可攀的技術，而是可以掌握並且能解決實際問題的利器。對於所有想快速入門Spark，或者想提升Spark處理效率的開發者來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在學術界研究大數據分析的學者，我一直對Spark在科研領域的應用潛力抱有濃厚興趣。最近讀瞭《【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》這本書，感覺非常契閤我的需求。作者在書中不僅講解瞭Spark的基本概念和常用API，更側重於如何在實際應用場景中高效地運用Spark。我特彆欣賞書中關於大規模數據預處理和特徵工程的章節，這對於我們進行復雜的數據挖掘和模型訓練至關重要。書中提供瞭多種數據處理工具的詳細用法，並且結閤瞭許多實際案例，例如如何在處理海量文本數據時利用Spark進行高效的清洗和分詞，如何構建大規模圖數據分析的流程等等。這些內容對我研究如何加速科學計算和模擬提供瞭新的思路。此外，書中對於Spark集群的配置和調優也進行瞭詳盡的闡述，這對於我們在有限的計算資源下最大化Spark的性能非常有指導意義。總而言之，這本書不僅是一本技術手冊，更是一份關於如何利用Spark解決復雜大數據問題的行動指南，對於學術研究者和有誌於在大數據領域深耕的同學們來說，都非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

我是一名有幾年Python開發經驗的數據工程師，一直對Spark在大數據處理方麵的能力很感興趣，但苦於沒有一個係統性的學習資料。在網上搜索瞭很久，最終選擇瞭《【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》。這本書的優點在於它真的做到瞭“係統講解”。它沒有停留在錶麵的API調用，而是深入剖析瞭Spark的運行機製，包括RDD、DAG、Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming以及MLlib等組件的底層原理。我之前理解Spark，總感覺像是在“拆盲盒”，不知道為什麼這樣寫就快，那樣寫就慢。讀瞭這本書之後，我纔恍然大悟，原來這一切都與Spark的調度器、內存管理、以及數據序列化方式息息相關。書中關於Spark SQL的優化部分，讓我受益匪淺。特彆是它講解瞭Catalyst優化器是如何工作的，以及如何通過調整執行計劃來提升查詢性能。我還嘗試瞭書中的一些MLlib案例，發現它在機器學習模型訓練和部署方麵也提供瞭非常便捷的接口。總的來說，這本書的深度和廣度都恰到好處，既能讓初學者快速入門，也能讓有一定基礎的開發者進一步深化理解，是提升Spark技術功力的絕佳選擇。