Spark快速大數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 卡勞（HoldenKarau）等著王道遠譯 著

圖書標籤:

• Spark
• 大數據
• 數據分析
• 快速上手
• Python
• Scala
• 數據處理
• 機器學習
• 實時計算
• 數據挖掘

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115403094

商品編碼：10006181966

齣版時間：2015-09-01

作  者:(美)卡勞(Holden Karau) 等 著;王道遠 譯 著作 定  價:59 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2015年09月01日 頁  數:210 裝  幀:平裝 ISBN:9787115403094

Spark開發者齣品！
《Spark快速大數據分析》是一本為Spark初學者準備的書，它沒有過多深入實現細節，而是更多關注上層用戶的具體用法。不過，本書絕不僅有且隻有於Spark的用法，它對Spark的核心概念和基本原理也有較為全麵的介紹，讓讀者能夠知其然且知其所以然。
本書介紹瞭開源集群計算係統Apache Spark，它可以加速數據分析的實現和運行。利用Spark，你可以用Python、Java以及Scala的簡易API來快速操控大規模數據集。
本書由Spark等

●推薦序    xi
●譯者序    xiv
●序    xvi
●前言    xvii
●第1章  Spark數據分析導論    1
●1.1  Spark是什麼    1
●1.2  一個大一統的軟件棧    2
●1.2.1  Spark Core    2
●1.2.2  Spark SQL    3
●1.2.3  Spark Streaming    3
●1.2.4  MLlib    3
●1.2.5  GraphX    3
●1.2.6  集群管理器    4
●1.3  Spark的用戶和用途    4
●1.3.1  數據科學任務    4
●1.3.2  數據處理應用    5
●1.4  Spark簡史    5
●1.5  Spark的版本和發布    6
●1.6  Spark的存儲層次    6
●第2章  Spark下載與入門    7
●部分目錄

內容簡介

本書由 Spark 開發者及核心成員共同打造，講解瞭網絡大數據時代應運而生的、能高效迅捷地分析處理數據的工具——Spark，它帶領讀者快速掌握用 Spark 收集、計算、簡化和保存海量數據的方法，學會交互、迭代和增量式分析，解決分區、數據本地化和自定義序列化等問題。 (美)卡勞(Holden Karau) 等 著;王道遠 譯 著作 Holden Karau，是Databricks的軟件開發工程師，活躍於開源社區。她還著有《Spark快速數據處理》。

《星辰大海的徵途：數據洪流中的價值挖掘》 在信息爆炸的時代，數據早已不再僅僅是冰冷的數字，它們是洞察市場趨勢的眼睛，是優化運營效率的指南，是驅動商業決策的引擎。然而，如何駕馭洶湧而來的數據洪流，從中提煉齣真正有價值的信息，並將其轉化為切實的商業效益，始終是睏擾著無數企業和研究者的核心難題。 《星辰大海的徵途：數據洪流中的價值挖掘》並非一本講述特定技術工具如何使用的手冊，它是一場關於數據認知、方法論構建和實踐智慧的深度探索。這本書聚焦於數據分析的哲學思考、核心原則以及如何在復雜多變的數據環境中構建一套行之有效的價值挖掘體係。它旨在帶領讀者穿越技術的光鮮外衣，直抵數據分析的本質，理解“為何”比“如何”更重要，並學會如何在看似無邊無際的數據海洋中，確立清晰的目標，找到正確的航嚮，最終抵達價值的彼岸。 第一篇：觀海察勢——數據背後的邏輯與哲學 本篇將首先帶領讀者跳齣技術的束縛，迴歸到對數據本質的理解。我們不會花費篇幅去講解SQL語句的語法，也不會深入分析某個算法的實現細節。相反，我們將探討： 數據即信息，信息即洞察： 什麼是真正的數據價值？它如何從原始數據中孕育而齣？我們將討論數據的多維度性、動態性以及價值的相對性。例如，一個企業的銷售數據，在不同的上下文中，其所代錶的價值可能截然不同。對消費者行為的精準分析，可以轉化為定製化營銷的基石；對供應鏈環節的精細洞察，則能直接優化庫存和物流成本。 從“大數據”到“大洞察”： 強調大數據不僅僅是數量的龐大，更在於其蘊含的復雜關係和潛在模式。我們將探討如何從海量、異構、實時的數據中識彆齣關鍵的信號，過濾掉噪音。這涉及到對業務場景的深刻理解，以及對數據質量的嚴苛要求。一個看似微不足道的異常值，可能隱藏著一個重大的市場機會或潛在的風險。 價值導嚮的分析思維： 任何數據分析活動都應始於明確的業務目標。我們將強調“目標驅動”的分析原則，即所有的分析工作都應圍繞著解決實際問題、實現商業價值而展開。這就需要分析師不僅具備技術能力，更要擁有跨領域的商業敏感度。例如，為瞭提升用戶留存率，我們需要分析用戶活躍度、流失原因、産品使用習慣等，而不僅僅是展示用戶數量的增長。 統計學與概率論的基石： 雖然不進行深奧的數學推導，但我們將闡述統計學和概率論在數據分析中的基礎性作用。理解均值、方差、相關性、迴歸等基本概念，是解讀數據、避免誤讀的關鍵。例如，僅僅看到用戶評分的平均值，並不能完全反映産品的受歡迎程度，還需要考慮評分的分布和波動性。 認知偏差與數據解讀： 人類的認知往往存在各種偏差，這些偏差在解讀數據時可能被放大，導緻錯誤的結論。我們將探討一些常見的認知偏差，如幸存者偏差、確認偏差等，並提齣在數據分析過程中如何保持客觀、審慎的態度，以避免陷入誤區。例如，隻關注成功案例來分析産品推廣策略，而忽略瞭大量失敗的嘗試，可能會得齣錯誤的結論。 第二篇：築基立業——構建高效的數據分析框架 本篇將聚焦於構建一個靈活、可擴展且能夠適應不同場景的數據分析框架。我們不會直接教授如何部署一個分布式計算集群，而是著重於方法論和流程的設計： 清晰的問題定義與假設： 任何成功的分析都始於一個清晰、可衡量的問題定義。我們將指導讀者如何將模糊的業務需求轉化為具體、可操作的分析問題，並圍繞這些問題構建可驗證的假設。一個好的問題定義，就像是為數據分析設定瞭明確的GPS導航目標。 數據采集與治理的藝術： 高質量的數據是分析的基礎。我們將探討不同類型數據的采集方式，並強調數據清洗、去重、標準化等數據治理的重要性。無效或錯誤的數據，隻會産齣無效或錯誤的分析結果。例如，在進行用戶畫像分析前，需要確保用戶ID的唯一性、信息的完整性和準確性。 探索性數據分析（EDA）的精髓： EDA是理解數據、發現模式、産生新假設的關鍵步驟。我們將介紹可視化工具在EDA中的應用，如何通過圖錶直觀地展示數據分布、變量關係以及潛在的異常值。通過散點圖、直方圖、箱綫圖等，我們可以快速發現數據中的規律和問題。 特徵工程的創造力： 好的特徵是模型成功的關鍵。我們將探討如何從原始數據中提取、組閤、轉換齣更有信息量的特徵。這需要結閤業務理解和創造性思維，將抽象的概念轉化為可量化的指標。例如，將用戶的購買頻率、平均消費金額、最近一次購買時間等信息，組閤成一個“用戶價值”的特徵。 模型選擇與評估的原則： 我們將簡要介紹不同類型分析任務（如預測、分類、聚類）所適用的模型類彆，並側重於模型選擇的原則，如模型的解釋性、可擴展性、預測精度等。更重要的是，我們將強調模型評估的重要性，以及如何避免過擬閤和欠擬閤。一個模型的好壞，不在於其多復雜，而在於其能否在實際場景中提供可靠的預測。 迭代與反饋的閉環： 數據分析不是一次性的工作，而是一個持續迭代、不斷優化的過程。我們將強調建立分析反饋機製的重要性，將分析結果應用於業務實踐，並根據反饋不斷調整和完善分析模型和方法。 第三篇：馭浪而行——數據價值的落地與實現 本篇將是全書的升華，我們將探討如何將數據分析的成果轉化為實際的商業價值，並使其在組織內形成良性循環： 數據可視化與溝通的橋梁： 再精妙的分析，如果無法有效地傳達給決策者，其價值將大打摺扣。我們將強調清晰、直觀的數據可視化在溝通中的作用，以及如何將復雜的分析結果轉化為易於理解的業務洞察。一個好的圖錶，可以瞬間讓業務人員理解數據背後的故事。 將洞察轉化為行動： 數據分析的最終目的是指導行動。我們將探討如何將分析得齣的洞察轉化為具體的業務策略和行動計劃。這需要分析師與業務部門之間的緊密協作，確保分析結果能夠真正落地。例如，通過用戶分群分析，我們可以為不同用戶群體製定差異化的營銷策略。 構建數據驅動的文化： 數據驅動的決策並非僅僅依賴於少數的數據分析師，而是需要滲透到組織的各個層麵。我們將探討如何推動組織內部的數據素養提升，鼓勵各部門基於數據進行決策，並形成一種擁抱數據、信任數據的文化氛圍。 量化分析的ROI： 任何數據項目都應有其投資迴報（ROI）。我們將探討如何衡量數據分析項目的價值，並證明其對業務增長和效率提升的貢獻。這有助於爭取更多的資源和支持，推動數據分析在組織內的進一步發展。 倫理與隱私的考量： 在追求數據價值的同時，我們必須高度重視數據倫理和隱私保護。我們將探討在數據分析過程中可能遇到的倫理挑戰，以及如何建立負責任的數據使用規範，確保數據分析的健康發展。 《星辰大海的徵途：數據洪流中的價值挖掘》並非一本僵化的技術教程，它是一本引領思想、激發智慧的讀物。它鼓勵讀者以開放的心態，去擁抱數據帶來的機遇，以審慎的態度，去應對數據帶來的挑戰。通過本書，你將學會如何跳齣工具的限製，站在戰略的高度，去理解數據分析的精髓，並最終掌握在數據的海洋中，發現寶藏，揚帆遠航的藝術。這趟徵途，將引領你到達一個數據賦能、價值無限的全新境界。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在互聯網公司摸爬滾打多年的數據科學傢，我見證瞭大數據技術的飛速發展，也親手使用過多種分布式計算框架。Spark 的齣現無疑是大數據領域的一大進步，但我總覺得，要真正將其潛力發揮到極緻，還需要一些更深入、更係統化的指導。《Spark快速大數據分析》這個書名，讓我對它充滿瞭期待。我特彆想知道，書中是否會深入探討 Spark 在內存計算方麵的獨到之處，比如 Shuffle 過程的優化、數據序列化與反序列化的選擇，以及如何有效地利用緩存來加速迭代計算。對於那些需要處理非結構化數據或半結構化數據的場景，書中是否會提供關於 Spark SQL 和 DataFrame API 的高級技巧，例如 UDF 的編寫和優化、窗口函數的應用，以及如何利用 Catalyst 優化器來提升查詢性能？我更關心的是，書中能否分享一些在實際項目中，如何將 Spark 應用於復雜的特徵工程、模型訓練和在綫預測的經驗，例如如何處理高維稀疏數據、如何實現分布式參數服務器、以及如何構建可擴展的實時推薦係統。這本書能否成為我提升 Spark 應用能力、突破技術瓶頸的“利器”，我拭目以待。

評分☆☆☆☆☆

說實話，作為一名初學者，我對 Spark 的認識還停留在“聽說過”的階段，對於它到底能做什麼，以及如何纔能真正地“用起來”，感到有些茫然。而《Spark快速大數據分析》這個書名，聽起來就非常接地氣，而且“快速”這個詞，對於剛接觸大數據領域的我來說，無疑具有極大的吸引力。我最希望這本書能夠從最基礎的概念講起，例如 Spark 的基本架構、核心組件（如 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX）的作用和關係，以及它們是如何協同工作的。我希望它能用最通俗易懂的語言，結閤清晰的圖示，解釋清楚 Spark 的分布式原理，比如任務調度、數據分區、容錯機製等。當然，最關鍵的是，我希望書中能夠提供大量的入門級代碼示例，讓我能夠跟著書本一步步地搭建環境、編寫代碼、運行程序，親身體驗 Spark 的強大之處。對於我這樣的小白來說，一本能夠降低學習門檻，並且能讓我快速掌握 Spark 基本操作的書，絕對是學習路上的“指路明燈”。我期待這本書能夠帶我進入 Spark 的世界，讓我不再畏懼大數據，而是充滿信心地去探索和應用它。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《Spark快速大數據分析》著實讓我眼前一亮。作為一名長期在一綫摸爬滾打的數據工程師，我太明白在海量數據麵前，效率意味著什麼瞭。過去幾年，我經曆瞭各種大數據處理框架的興衰，也踩過不少坑。這本書的標題就直擊要害，“快速”這個詞，聽著就讓人熱血沸騰。我最期待的是它能在具體的技術細節上給齣清晰的指導，比如如何優化Spark作業以達到最佳性能，書中會不會深入剖析Spark的RDD、DataFrame、Dataset API在不同場景下的最優使用方式？我尤其關心的是，它會不會提供一些實用的案例，展示如何在真實的大數據項目中運用Spark解決實際問題，而不是停留在理論層麵。比如，在 ETL 流程、實時流處理、機器學習模型訓練等方麵，Spark是如何發揮其優勢的？我希望這本書能像一位經驗豐富的老司機，不僅教會我 Spark 的基本駕駛技巧，更能傳授一些“賽道秘籍”，讓我能夠遊刃有餘地駕馭大數據這匹“野馬”。尤其對於我們這種需要快速迭代、不斷優化項目的團隊來說，一本能夠顯著提升開發效率、減少踩坑幾率的書，簡直就是雪中送炭。我期待書中能有關於 Spark 集群調優、內存管理、分布式算子原理的深入講解，能夠幫助我理解 Spark 背後的運行機製，從而更好地進行故障排查和性能調優。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，恰好填補瞭我近期在處理復雜數據分析任務時遇到的一個瓶頸。我一直對 Spark 的分布式計算能力有所耳聞，但實際應用中，總覺得有些“不得要領”，尤其是在處理那些對實時性要求極高、數據量又呈指數級增長的場景時，我總感覺自己的技術棧不夠紮實，難以充分發揮 Spark 的潛力。這本書的“快速大數據分析”這個定位，正是我所急需的。我特彆想瞭解，書中會否涉及 Spark Streaming 或 Structured Streaming 的高級用法，比如如何高效地處理滑動窗口操作、狀態管理，以及如何與 Kafka、Kinesis 等消息隊列進行無縫集成。另外，對於那些需要進行大規模圖計算或機器學習的場景，Spark MLlib 和 GraphX 的實操技巧是否會被深入探討？我非常希望書中能提供一些具體的代碼示例，能夠讓我快速上手，並且在書中找到啓發，將 Spark 應用到我正在負責的推薦係統、反欺詐係統等項目中，從而顯著提升分析的深度和廣度。我期待這本書能夠幫助我構建更健壯、更高效的大數據分析流水綫，剋服數據處理過程中的性能瓶頸，真正實現“快速”分析的目標。

評分☆☆☆☆☆

《Spark快速大數據分析》這個書名，一下子就抓住瞭我痛點。在數據量爆炸式增長的今天，如何在有限的時間內從海量數據中挖掘齣有價值的信息，是每一個數據分析師和工程師都麵臨的嚴峻挑戰。我一直對 Spark 的高性能和易用性有所耳聞，但實際工作中，總覺得自己在 Spark 的應用上還不夠“快”，不夠“深入”。我特彆希望這本書能夠提供一些關於 Spark 集群部署、配置和監控的實用建議，幫助我搭建一個穩定、高效的 Spark 環境。而且，對於大數據分析中常見的 ETL（提取、轉換、加載）任務，書中是否會提供一些基於 Spark 的最佳實踐和優化技巧，比如如何設計高效的數據管道，如何處理數據傾斜，以及如何利用 Spark SQL 進行復雜的數據清洗和轉換？另外，在實時數據分析方麵，我非常期待書中能夠深入講解 Spark Streaming 或 Structured Streaming 的高級特性，比如如何實現精確一次（exactly-once）語義，如何處理復雜事件流，以及如何與各種實時數據源進行集成。我希望這本書能夠像一個經驗豐富的大數據專傢，能夠給我提供一套行之有效的 Spark 應用解決方案，讓我真正實現“快速”大數據分析的目標。

評分☆☆☆☆☆

的確是一本很適閤入門的書

評分☆☆☆☆☆

該書基於1.2版本寫的，作為入門不錯，1.x的版本差距都不大。2.x的版本跟1.x版本差異較大，spark發展太快，最新的資料還是得看官網英文。

評分☆☆☆☆☆

不錯，在文軒買瞭很多次瞭，支持

評分☆☆☆☆☆

都不知放那瞭

評分☆☆☆☆☆

還沒開始看

評分☆☆☆☆☆

很不錯瞭，物美價廉。。

評分☆☆☆☆☆

適閤作為入門讀物，物有所值

評分☆☆☆☆☆

書的包裝和質量很不錯！

評分☆☆☆☆☆

有點薄哦，速度給力