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于俊，向海，代其锋，马海平 著

图书标签:

• Spark
• 大数据
• 数据处理
• 分布式计算
• Scala
• Python
• 机器学习
• 流处理
• 数据分析
• 高级应用

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111523543

版次：1

商品编码：11857418

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 大数据技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：300

产品特色

编辑推荐

　　

　　科大讯飞和百分点资深大数据专家实践经验结晶，秉承老庄哲学，从开发、数据分析、计算、管理和性能优化等多角度系统、深度地讲解了Spark的核心技术与高级应用

　　上善若水，水善利万物而不争。数据一如水，无色无味，非方非圆，以百态存于自然，于自然无违也。绵绵密密，微则无声，巨则汹涌；与人无争却又容纳万物。生活离不开水，同样离不开数据，我们被数据包围，在数据中生活。数据之道，水之道也。

　　Spark作为一个快速、通用的大规模数据处理引擎，凭借其可伸缩、基于内存计算等特点，以及可以直接读写HDFS上数据的优势，进行批处理时更加高效，并有更低的延迟，已经成为轻量级大数据快速处理的统一平台，集成Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX、SparkR等子框架，可以提供一站式解决方案，让从业者的工作变得越来越便捷。

　　本书源于实践，又不囿于现有实践，以老庄哲学来探讨大数据的本质与应用，兼具高度与实用性。

　　阅读本书的可能受益：

　　爱好者——可加深对大数据生态环境发展趋势的理解，爱上大数据和Spark，开启日后探究之旅。

　　大数据开发人员——理解原理、编程思想、应用实现与技术优缺点。

　　大数据运维人员——了解Spark框架、编程思想与应用情况，保障运行环境稳定与资源的合理利用。

　　大数据科学家与算法研究者——深入理解原理与应用场景，降低学习成本，开启通往高阶之路的大门。

内容简介

　　

　　本书是Spark领域少有的专注于核心原理与深度应用的著作，由科大讯飞和百分点科技的4位大数据专家撰写。不仅细致介绍了Spark的程序开发、编程模型、作业执行解析等基础知识，而且还深度讲解了Spark SQL、Spark ML、Spark Streaming等大量内部模块和周边模块的原理与使用。除此之外，还从管理和性能优化的角度对Spark进行了深入探索。

　　本书分为四大部分，共计20章：

　　基础篇（第1～10章），详细说明什么是Spark、Spark的重要扩展、Spark的部署和运行、Spark程序开发、Spark编程模型，以及Spark作业执行解析。通过阅读本篇，读者可以构建更加清晰的Spark基础知识体系，进一步加深对大数据核心技术的理解。

　　实战篇（第11～14章），本书重点篇章，重点讲解Spark SQL与DataFrame、Spark Streaming、Spark MLlib与Spark ML、GraphX，以及基于以上内容在大数据分析、系统资源统计、LR模型、二级邻居关系图获取方面的实例。通过体察本篇的内容，读者可以掌握如何在实践中应用Spark，优化自身的应用场景，完善相应的解决方案。

　　高级篇（第15～18章），深入讲解Spark调度管理、存储管理、监控管理、性能调优。本篇的内容，为合理利用资源、有效进行资源监控、保障运行环境的稳定、平台性能调优、推进企业级的大数据平台管理提供了参考依据。

　　扩展篇（第19～20章），介绍Jobserver和Tachyon在Spark上的使用情况。通过本篇，延续基础、实战、高级等环节，并进一步扩展，更好地管理好Job、更有效地利用内存，为读者拓展出更深入、更全面的思路。

　　为了让读者从更高的角度认识与应用大数据，从《道德经》和《庄子》各精选10句，引导大家以老庄哲学的思考方式来认识大数据的内涵。本书不只是一本技术书，更是一本大数据哲学的思考之作。

作者简介

　　于俊，

　　科大讯飞大数据专家，专注大数据Hadoop和Spark平台；主要工作是大数据统计分析和机器学习算法工程实现。

　　向海，

　　科大讯飞大数据专家，Spark爱好者，专注于大数据领域，现从事基于Spark的用户行为分析相关工作。

　　代其锋，

　　百分点科技大数据架构师，专注于分布式系统架构；主要工作是负责公司底层基础平台的建设和Spark技术的推广。

　　马海平，

　　科大讯飞大数据高级研究员，专注于用机器学习做大数据商业变现；主要工作是数据挖掘算法研究和Spark实现。

目录

前　言
基　础　篇
第1章　Spark简介 2
1.1　什么是Spark 2
1.1.1　概述 3
1.1.2　Spark大数据处理框架 3
1.1.3　Spark的特点 4
1.1.4　Spark应用场景 5
1.2　Spark的重要扩展 6
1.2.1　Spark SQL和DataFrame 6
1.2.2　Spark Streaming 7
1.2.3　Spark MLlib和ML 8
1.2.4　GraphX 8
1.2.5　SparkR 9
1.3　本章小结 10
第2章　Spark部署和运行 11
2.1　部署准备 11
2.1.1　下载Spark 11
2.1.2　编译Spark版本 12
2.1.3　集群部署概述 14
2.2　Spark部署 15
2.2.1　Local模式部署 16
2.2.2　Standalone模式部署 16
2.2.3　YARN模式部署 18
2.3　运行Spark应用程序 19
2.3.1　Local模式运行Spark应用程序 19
2.3.2　Standalone模式运行Spark应用程序 20
2.3.3　YARN模式运行Spark 22
2.3.4　应用程序提交和参数传递 23
2.4　本章小结 26
第3章　Spark程序开发 27
3.1　使用Spark Shell编写程序 27
3.1.1　启动Spark Shell 28
3.1.2　加载text文件 28
3.1.3　简单RDD操作 28
3.1.4　简单RDD操作应用 29
3.1.5　RDD缓存 30
3.2　构建Spark的开发环境 30
3.2.1　准备环境 30
3.2.2　构建Spark的Eclipse开发环境 31
3.2.3　构建Spark的IntelliJ IDEA开发环境 32
3.3　独立应用程序编程 40
3.3.1　创建SparkContext对象 40
3.3.2　编写简单应用程序 40
3.3.3　编译并提交应用程序 40
3.4　本章小结 43
第4章　编程模型 44
4.1　RDD介绍 44
4.1.1　RDD特征 45
4.1.2　RDD依赖 45
4.2　创建RDD 47
4.2.1　集合（数组）创建RDD 47
4.2.2　存储创建RDD 48
4.3　RDD操作 49
4.3.1　转换操作 50
4.3.2　执行操作 52
4.3.3　控制操作 54
4.4　共享变量 56
4.4.1　广播变量 57
4.4.2　累加器 57
4.5　本章小结 58
第5章　作业执行解析 59
5.1　基本概念 59
5.1.1　Spark组件 59
5.1.2　RDD视图 60
5.1.3　DAG图 61
5.2　作业执行流程 62
5.2.1　基于Standalone模式的Spark架构 62
5.2.2　基于YARN模式的Spark架构 64
5.2.3　作业事件流和调度分析 65
5.3　运行时环境 67
5.3.1　构建应用程序运行时环境 68
5.3.2　应用程序转换成DAG 68
5.3.3　调度执行DAG图 70
5.4　应用程序运行实例 71
5.5　本章小结 72
第6章　Spark SQL与DataFrame 73
6.1　概述 73
6.1.1　Spark SQL 发展 74
6.1.2　Spark SQL 架构 74
6.1.3　Spark SQL 特点 76
6.1.4　Spark SQL 性能 76
6.2　DataFrame 77
6.2.1　DataFrame和RDD的区别 78
6.2.2　创建DataFrame 78
6.2.3　DataFrame 操作 80
6.2.4　RDD转化为DataFrame 82
6.3　数据源 84
6.3.1　加载保存操作 84
6.3.2　Parquet 文件 85
6.3.3　JSON 数据集 88
6.3.4　Hive 表 89
6.3.5　通过JDBC 连接数据库 91
6.3.6　多数据源整合查询的小例子 92
6.4　分布式的SQL Engine 93
6.4.1　运行Thrift JDBC/ODBC 服务 93
6.4.2　运行 Spark SQL CLI 94
6.5　性能调优 94
6.5.1　缓存数据 94
6.5.2　调优参数 94
6.5.3　增加并行度 95
6.6　数据类型 95
6.7　本章小结 96
第7章　深入了解Spark Streaming 97
7.1　基础知识 97
7.1.1　Spark Streaming工作原理 98
7.1.2　DStream编程模型 99
7.2　DStream操作 100
7.2.1　Input DStream 100
7.2.2　DStream转换操作 102
7.2.3　DStream状态操作 104
7.2.4　DStream输出操作 106
7.2.5　缓存及持久化 107
7.2.6　检查点 108
7.3　性能调优 109
7.3.1　优化运行时间 109
7.3.2　设置合适的批次大小 111
7.3.3　优化内存使用 111
7.4　容错处理 112
7.4.1　文件输入源 112
7.4.2　基于Receiver的输入源 112
7.4.3　输出操作 113
7.5　一个例子 113
7.6　本章小结 115
第8章　Spark MLlib与机器学习 116
8.1　机器学习概述 116
8.1.1　机器学习分类 117
8.1.2　机器学习算法 117
8.2　Spark MLlib介绍 118
8.3　Spark MLlib库 119
8.3.1　MLlib数据类型 120
8.3.2　MLlib的算法库与实例 123
8.4　ML库 142
8.4.1　主要概念 143
8.4.2　算法库与实例 145
8.5　本章小结 147
第9章　GraphX图计算框架与应用 148
9.1　概述 148
9.2　Spark GraphX架构 149
9.3　GraphX编程 150
9.3.1　GraphX的图操作 152
9.3.2　常用图算法 161
9.4　应用场景 164
9.4.1　图谱体检平台 164
9.4.2　多图合并工具 165
9.4.3　能量传播模型 165
9.5　本章小结 166
第10章　SparkR（R on Spark） 167
10.1　概述 167
10.1.1　SparkR介绍 168
10.1.2　SparkR的工作原理 168
10.1.3　R语言介绍 169
10.1.4　R语言与其他语言的通信 170
10.2　安装SparkR 170
10.2.1　安装R语言与rJava 171
10.2.2　SparkR的安装 171
10.3　SparkR的运行与应用示例 172
10.3.1　运行SparkR 172
10.3.2　SparkR示例程序 173
10.3.3　R的DataFrame操作方法 175
10.3.4　SparkR的DataFrame 183
10.4　本章小结 186
实　战　篇
第11章　大数据分析系统 188
11.1　背景 188
11.2　数据格式 189
11.3　应用架构 189
11.4　业务实现 190
11.4.1　流量、性能的实时分析 190
11.4.2　流量、性能的统计分析 192
11.4.3　业务关联分析 193
11.4.4　离线报表分析 195
11.5　本章小结 199
第12章　系统资源分析平台 200
12.1　业务背景 200
12.1.1　业务介绍 201
12.1.2　实现目标 201
12.2　应用架构 201
12.2.1　总体架构 202
12.2.2　模块架构 202
12.3　代码实现 203
12.3.1　Kafka集群 203
12.3.2　数据采集 207
12.3.3　离线数据处理 207
12.3.4　数据表现 207
12.4　结果验证 213
12.5　本章小结 214
第13章　在Spark上训练LR模型 215
13.1　逻辑回归简介 215
13.2　数据格式 216
13.3　MLlib中LR模型源码介绍 217
13.3.1　逻辑回归分类器 217
13.3.2　优化方法 219
13.3.3　算法效果评估 221
13.4　实现案例 223
13.4.1　训练模型 223
13.4.2　计算AUC 223
13.5　本章小结 224
第14章　获取二级邻居关系图 225
14.1　理解PageRank 225
14.1.1　初步理解PageRank 225
14.1.2　深入理解PageRank 227
14.2　PageRank算法基于Spark的实现 228
14.3　基于PageRank的二级邻居获取 232
14.3.1　系统设计 232
14.3.2　系统实现 232
14.3.3　代码提交命令 235
14.4　本章小结 236
高　级　篇
第15章　调度管理 238
15.1　调度概述 238
15.1.1　应用程序间的调度 239
15.1.2　应用程序中的调度 241
15.2　调度器 242
15.2.1　调度池 243
15.2.2　Job调度流程 243
15.2.3　调度模块 245
15.2.4　Job的生与死 249
15.3　本章小结 253
第16章　存储管理 254
16.1　硬件环境 254
16.1.1　存储系统 254
16.1.2　本地磁盘 255
16.1.3　内存 255
16.1.4　网络和CPU 255
16.2　Storage模块 256
16.2.1　通信层 256
16.2.2　存储层 258
16.3　Shuff?le数据持久化 261
16.4　本章小结 263
第17章　监控管理 264
17.1　Web界面 264
17.2　Spark UI历史监控 266
17.2.1　使用spark-server的原因 266
17.2.2　配置spark-server 266
17.3　监控工具 269
17.3.1　Metrics工具 269
17.3.2　其他工具 271
17.4　本章小结 272
第18章　性能调优 273
18.1　文件的优化 273
18.1.1　输入采用大文件 273
18.1.2　lzo压缩处理 274
18.1.3　Cache压缩 275
18.2　序列化数据 277
18.3　缓存 278
18.4　共享变量 278
18.4.1　广播变量 279
18.4.2　累加器 279
18.5　流水线优化 280
18.6　本章小结 280
扩　展　篇
第19章　Spark-jobserver实践 282
19.1　Spark-jobserver是什么 282
19.2　编译、部署及体验 283
19.2.1　编译及部署 283
19.2.2　体验 286
19.3　Spark-jobserver程序实战 288
19.3.1　创建步骤 288
19.3.2　一些常见的问题 289
19.4　使用场景：用户属性分布计算 289
19.4.1　项目需求 290
19.4.2　计算架构 290
19.4.3　使用NamedRDD 291
19.5　本章小结 291
第20章　Spark Tachyon实战 292
20.1　Tachyon文件系统 292
20.1.1　文件系统概述 293
20.1.2　HDFS和Tachyon 294
20.1.3　Tachyon设计原理 294
20.1.4　Tachyon特性 295
20.2　Tachyon入门 295
20.2.1　Tachyon 部署 295
20.2.2　Tachyon API 297
20.2.3　在Spark上使用Tachyon 298
20.3　 容错机制 299
20.4　本章小结 300

前言/序言

　　上善若水，水善利万物而不争。

　　数据一如水，无色无味，非方非圆，以百态存于自然，于自然无违也。绵绵密密，微则无声，巨则汹涌；与人无争却又容纳万物。

　　生活离不开水，同样离不开数据，我们被数据包围，在数据中生活，在数据中入梦和清醒。

　　某夜入梦时分，趴桌而眠，偶遇庄周那只彩色翅膀的蝴蝶飞入梦中，在数据上翩翩起舞；清醒时分，蝴蝶化身数据，继续在眼前飞舞，顿悟大数据之哲学。本书从《道德经》和《庄子》各精选10句名言，并结合大数据相关内容，对名言加以讲解，引导大家以老庄的思考方式来认识大数据的内涵，探求老子道之路和庄子智慧之路。

　　为什么要写这本书2014年春天，我所在的知识云团队聚焦大数据，调研过程中，深深感觉到国内资料匮乏，可供参考的资料仅是Spark官方文档。团队人员英文水平参差不齐，Spark官方文档门槛比较高，学习起来困难重重。

　　当时和几个同事一起，对Spark官方文档进行了翻译，参考了机械工业出版社《Spark快速数据处理》的小册子，编了一本《Spark数据处理》内部文档，解决了一部分问题，并将Spark应用推向具体业务。在实际业务中，相比传统的数据处理，尤其是实时处理和迭代计算，MapReduce在Spark面前显得苍白无力。随着Spark的应用越来越多，深深感觉到《Spark数据处理》内部文档的不足，遗憾的是，一直没有时间进行补充和完善，俨然成了一块心病。

　　2014年9月，在机械工业出版社华章公司福川兄的指导下，开始重点思索：Spark解决哪些问题、优势在哪里、从业人员遇到哪些困难、如何解决这些困难等问题，并得到了吴爱华、吕劲松、代其锋、马海平、向海、陈明磊等几位同事的支持。怀着一颗“附庸风雅”之心，我决定和大家一起写一本具有一定实战价值的Spark方面的书籍。

　　当前大数据从业者，有数据科学家、算法专家、来自互联网的程序员、来自传统行业的工程师等，无论来自哪里，作为新一代轻量级计算框架，Spark集成Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX、SparkR等子框架，都提供了一种全新的大数据处理方式，让从业者的工作变得越来越便捷，也让机器学习、数据挖掘等算法变得“接地气”。数据科学家和算法专家越来越了解社会，程序员和工程师有了逆袭的机会。

　　本书写作过程中，Spark版本从1.0一直变化到1.5，秉承大道至简的主导思想，我们尽可能地按照1.5版本进行了统筹，希望能抛砖引玉，以个人的一些想法和见解，为读者拓展出更深入、更全面的思路。

　　本书只是一个开始，大数据之漫漫雄关，还需要迈步从头越。

　　本书特色本书虽是大数据相关书籍，但对传统文化进行了一次缅怀，吸收传统文化的精华，精选了《道德经》和《庄子》各10句名言，实现大数据和文学的有效统一。结合老子的“无为”和庄子的“天人合一”思想，引导读者以辩证法思考方式来认识大数据的内涵，探求老子道之路和庄子智慧之路，在大数据时代传承“老庄哲学”，让中国古代典籍中的瑰宝继续发扬下去。

　　从技术层面上，Spark作为一个快速、通用的大规模数据处理引擎，凭借其可伸缩、基于内存计算等特点，以及可以直接读写HDFS上数据的优势，实现了批处理时更加高效、延迟更低，已然成为轻量级大数据快速处理的统一平台。Spark集成Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX、SparkR等子框架，并且提供了全新的大数据处理方式，让从业者的工作变得越来越便捷。本书从基础讲起，针对性地给出了实战场景；并围绕DataFrame，兼顾在Spark SQL和Spark ML的应用。

　　从适合读者阅读和掌握知识的结构安排上讲，分为“基础篇”、“实战篇”、“高级篇”、“扩展篇”四个维度进行编写，从基础引出实战，从实战过渡高级，从高级进行扩展，层层推进，便于读者展开讨论，深入理解分析，并提供相应的解决方案。

　　本书的案例都是实际业务中的抽象，都经过具体的实践。作为本书的延续，接下来会针对Spark机器学习部分进行拓展，期待和读者早点见面。

　　读者对象（1）对大数据非常感兴趣的读者伴随着大数据时代的到来，很多工作都变得和大数据息息相关，无论是传统行业、IT行业以及移动互联网行业，都必须要了解大数据的概念，对这部分人员来说，本书的内容能够帮助他们加深对大数据生态环境和发展趋势的理解，通过本书可以了解Spark使用场景和存在价值，充分体验和实践Spark所带来的乐趣，如果希望继续学习Spark相关知识，本书可以作为一个真正的开始。

　　（2）从事大数据开发的人员Spark是类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，基于MapReduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，并且克服了MapReduce在实时查询和迭代计算上较大的不足，对这部分开发人员，本书能够拓展开发思路，了解Spark的基本原理、编程思想、应用实现和优缺点，参考实际企业应用经验，减少自己的开发成本，对生产环境中遇到的技术问题和使用过程中的性能优化有很好的指导作用。

　　（3）从事大数据运维的人员除了大数据相关的开发之外，如何对数据平台进行部署、保障运行环境的稳定、进行性能优化、合理利用资源，也是至关重要的，对于一名合格的大数据运维人员来说，适当了解Spark框架的编程思想、运行环境、应用情况是十分有帮助的，不仅能够很快地排查出各种可能的故障，也能够让运维人员和开发人员进行有效的沟通，为推进企业级的运维管理提供参考依据。

　　（4）数据科学家和算法研究者基于大数据的实时计算、机器学习、图计算等是互联网行业比较热门的研究方向，这些方向已经有一些探索成果，都是基于Spark实现的，这部分研究人员通过本书的阅读可以加深对Spark原理与应用场景的理解，对大数据实时计算、机器学习、图计算等技术框架研究和现有系统改进也有很好的参考价值，借此降低学习成本，往更高层次发展。

　　如何阅读本书本书分为四篇，共计20章内容。

　　基础篇（第1～10章），详细说明什么是Spark、Spark的重要扩展、Spark的部署和运行、Spark程序开发、Spark编程模型以及Spark作业执行解析。

　　实战篇（第11～14章），重点讲解Spark SQL与DataFrame、Spark Streaming、Spark MLlib与Spark ML、GraphX、SparkR，以及基于以上内容实现大数据分析、系统资源统计、LR模型、二级邻居关系图获取等方面的实战案例。

　　高级篇（第15～18章），深入讲解Spark调度管理、存储管理、监控管理、性能调优。

　　扩展篇（第19～20章），介绍Jobserver和Tachyon在Spark上的使用情况。

　　其中，第二部分实战篇为本书重点，如果你没有充足的时间完成全书的阅读，可以选择性地进行重点章节的阅读。如果你是一位有着一定经验的资深人员，本书有助于你加深基础概念和实战应用的理解。如果你是一名初学者，请在从基础篇知识开始阅读。

　　勘误和支持由于笔者的水平有限，编写时间仓促，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，恳请读者批评指正。如果你有更多的宝贵意见，可以通过Spark技术QQ交流群435263033，或者邮箱ustcyujun@163.com联系到我，期待能够得到你们的真挚反馈，在技术之路上互勉共进。

　　致谢感谢Spark官方文档，在写作期间提供给我们最全面、最深入、最准确的参考材料。

　　感谢我亲爱的搭档向海、代其锋、马海平三位大数据专家，在本书写作遭遇困惑的时候，一直互相鼓励，对本书写作坚持不放弃。

　　感谢知识云团队的范仲毅、杨志远、万文强、张东明、周熠晨、吴增锋、韩启红、吕劲松、张业胜，以及贡献智慧的陈明磊、林弘杰、王文庭、刘君、汪黎、王庆庆等小伙伴，由于你们的参与使本书完成成为可能。

　　感谢机械工业出版社华章公司的首席策划杨福川和编辑高婧雅，在近一年的时间中始终支持我们的写作，你们的鼓励和帮助引导我们顺利完成全部书稿。

　　最后，特别感谢我的老婆杨丽静，在宝宝出生期间，因为麻醉意外躺在病房一个月多的时间里，以微笑的生活态度鼓励我，时时刻刻给我信心和力量；还有我可爱的宝宝于潇杨，让我的努力变得有意义。

　　谨以此书献给我亲爱的家人，知识云团队的小伙伴，以及众多热爱Spark技术的朋友们！

　　于　俊

《数据洪流中的智慧之光：深度解析大数据处理之道》 在这个信息爆炸的时代，数据以前所未有的速度和规模增长，如何从海量数据中提取价值，成为企业和组织面临的重大挑战。传统的单机处理方式已难以应对，分布式计算技术应运而生，而Spark，作为新一代的分布式计算引擎，凭借其卓越的性能和灵活的应用，正引领着大数据处理的新浪潮。《数据洪流中的智慧之光》并非一本单纯的技术手册，它旨在带您深入理解大数据处理的底层逻辑，探寻Spark的独特魅力，并揭示如何将其强大的能力转化为实际的商业价值。 本书将从宏观视角出发，首先为读者构建一个完整的大数据生态图景。我们将回顾计算技术的发展历程，从早期的批处理到流式处理，再到内存计算的兴起，从而理解Spark诞生的时代背景和技术驱动力。在此基础上，我们会详细介绍Spark的整体架构，包括其核心组件如Spark Core（RDD）、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib以及GraphX，并阐述它们之间是如何协同工作的。这部分内容将为您打下坚实的基础，让您对Spark的“术”有一个全局的认知。 接着，本书将以“深入浅出”为原则，逐一剖析Spark的核心概念和技术细节。我们将花费大量篇幅来讲解RDD（Resilient Distributed Datasets）的生命周期、 Transformations 和 Actions 的区别与联系，以及RDD的容错机制。您将了解到Spark是如何通过RDD的惰性求值和DAG（Directed Acyclic Graph）调度来优化计算的，以及如何通过持久化（Persistence）策略来提升重复计算的效率。我们会通过生动的例子和代码片段，帮助您理解如何利用RDD进行高效的数据转换和分析。 对于Spark SQL，本书将重点介绍其演进过程，从Hive On Spark到Catalyst Optimizer和Tungsten Engine。您将学会如何利用Spark SQL进行结构化数据的查询和处理，包括SQL语句的使用、DataFrame和Dataset API的优势，以及Spark SQL在查询优化方面所做的努力，例如谓词下推、列裁剪等。这部分内容将使您能够轻松驾驭结构化数据，挖掘其中的洞察。 流式计算是大数据处理的重要组成部分，Spark Streaming和Structured Streaming将是本书的另一大亮点。我们将详细讲解Spark Streaming的微批处理模型，以及如何利用其进行近实时的数据分析。更重要的是，本书将深入探讨Structured Streaming，这一更现代、更强大的流处理框架。您将学习如何将流数据视为一个不断增长的表，并使用与批处理相同的API进行查询，理解其端到端的一次性保证，以及如何处理状态管理和事件时间。 机器学习是大数据应用的核心领域之一。MLlib，Spark的机器学习库，将获得详尽的介绍。我们将覆盖从数据预处理、特征工程到模型训练和评估的全过程。本书将介绍MLlib中提供的常用算法，如分类、回归、聚类、协同过滤等，并探讨如何利用Spark的分布式计算能力来训练大规模机器学习模型。此外，我们还将讨论MLlib的API设计，以及如何将其与Spark的SQL和Streaming模块集成，构建端到端的机器学习流水线。 图计算在社交网络分析、推荐系统、知识图谱等领域有着广泛的应用。GraphX，Spark的图计算框架，也将作为本书的重要组成部分。我们将介绍图的基本概念，如顶点、边、属性，以及Pregel模型在图计算中的应用。您将学习如何使用GraphX来构建和操作图，执行各种图算法，如PageRank、Connected Components等，并理解其在大规模图数据分析中的优势。 除了对核心组件的深入讲解，本书还将关注Spark在实际应用中的落地和性能优化。我们将讨论Spark集群的部署和管理，包括Standalone模式、YARN和Mesos等。对于性能调优，本书将提供一系列实用技巧和策略，例如内存调优、Shuffle调优、数据倾斜的解决以及代码级别的优化。您将了解到如何通过监控Spark的UI和日志来诊断性能瓶颈，并采取有效的措施来提升Spark作业的执行效率。 本书的另一大特色在于，它不仅仅停留在技术层面，还会引导读者思考Spark在大数据生态中的定位和未来发展趋势。我们将探讨Spark与其他大数据组件（如Hadoop HDFS, HBase, Kafka, Cassandra等）的集成方式，理解Spark如何作为粘合剂，连接和驱动不同的技术。同时，我们将对Spark的未来发展方向进行展望，例如Spark 3.x的性能改进、对AI和深度学习的进一步支持、以及在云原生环境下的部署和应用。 《数据洪流中的智慧之光》的目标读者群体广泛，包括但不限于： 大数据工程师和开发者： 希望掌握Spark这一核心大数据处理框架，提升开发效率和作业性能。 数据科学家和分析师： 寻求利用Spark强大的数据处理和机器学习能力，从数据中提取更深层次的洞察。 系统架构师和技术经理： 需要理解Spark在大数据架构中的作用，以及如何设计和部署可扩展、高性能的数据处理解决方案。 计算机科学和相关专业的学生： 对分布式计算和大数据技术感兴趣，希望系统学习Spark的原理和应用。 本书力求做到内容严谨、讲解清晰、案例丰富。我们相信，通过阅读本书，您将不仅仅是学会如何使用Spark，更能理解Spark背后的设计哲学，掌握驾驭大数据洪流的利器，最终点亮数据中的智慧之光，在快速变化的数字世界中抢占先机。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象，是它在“高级应用”部分所展现出的深度和广度。我原本以为，在掌握了Spark的基本原理后，就可以应对大部分工作场景了，但这本书的出现，彻底颠覆了我的认知。作者并没有停留在表面，而是深入挖掘了Spark在机器学习、图计算、实时数据处理等前沿领域的应用。我特别被Spark MLlib在推荐系统和分类算法中的应用所吸引，书中提供的代码示例非常贴近实际需求，并且对模型训练、评估和调优的整个流程都进行了详尽的描述。这让我看到了大数据技术在人工智能领域巨大的潜力，也为我未来的学习方向提供了清晰的指引。此外，书中对Spark与Hadoop生态系统中其他组件（如HDFS、Hive）的集成和协同工作，也做了详细的介绍，这对于构建完整的大数据平台至关重要。总而言之，这是一本能够带领读者从“知道Spark”到“精通Spark”的宝藏，它不仅提供了丰富的技术知识，更重要的是，它启发了我对大数据技术未来发展的思考。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的体验，就好比一场精心策划的寻宝之旅。作者在开篇就为我们勾勒出了一个宏大的蓝图，让我们对Spark的整体架构有了初步的认识，但这仅仅是个开始。随着深入阅读，我惊喜地发现，书中并不是将所有知识点一股脑地倾倒出来，而是采用了一种循序渐进的方式，每一章都像是一个精心设计的关卡，等待着我们去解锁。例如，在讲解Spark SQL时，作者并没有直接给出大量的SQL语法，而是先从DataFrame和Dataset的概念入手，解释它们为何是SQL的基础，然后才逐步引入查询语句和优化技巧。这种由浅入深、层层递进的学习路径，让我能够更扎实地掌握每一个知识点，并且能够理解它们之间的内在联系。我尤其喜欢书中对于实际案例的分析，作者选取了几个典型的大数据处理场景，并详细展示了如何运用Spark来解决这些问题，这让我不再感到理论与实践的脱节，而是能够清晰地看到技术是如何落地并产生价值的。这本书就像一位耐心细致的向导，带领我穿越重重迷雾，最终抵达知识的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引了我，那种深邃的蓝色背景，配上跃动的银色光芒，仿佛预示着其中蕴含的无限可能。我一直对大数据技术充满好奇，尤其是在听到“Spark”这个名字的频率越来越高之后，便毫不犹豫地入手了。迫不及待地翻开第一页，我被作者流畅且富有逻辑的叙述所吸引。虽然我并非科班出身，但书中的概念解释清晰易懂，没有过多晦涩的专业术语，更多的是用生动的比喻和实际的案例来阐述。我尤其喜欢其中关于分布式计算原理的讲解，它让我茅塞顿开，明白了为何Spark能够如此高效地处理海量数据。作者并没有止步于理论的陈述，而是巧妙地融入了许多实际操作的指导，从环境搭建到简单的代码示例，都详细到了每一个步骤，仿佛我真的坐在他身边，一步步地学习。我已经迫不及待地想将书中的知识运用到我目前正在进行的一个小项目中，相信它能为我带来不小的启发和帮助。整体来说，这是一本非常适合初学者入门，同时也能为有一定基础的读者提供更深入理解的书籍，它的知识密度和实用性都让我感到惊喜。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我耳目一新的技术书籍，它的语言风格非常独特，不像我以往阅读过的那些技术文档，充满了枯燥的指令和参数。作者用一种近乎讲故事的方式，娓娓道来Spark的方方面面，从它诞生的初衷，到其核心组件的演进，再到各种应用场景的解析。我特别欣赏的是，书中对于性能优化的讨论，没有简单地列出几个技巧，而是深入分析了底层原理，比如内存管理、Shuffle机制等等，让我深刻理解了“为什么”这样做。每次读到这里，我都会停下来，思考作者提出的观点，并尝试将它们与我之前接触过的其他分布式框架进行比较，这种对比分析极大地拓展了我的视野。而且，书中穿插的图表和示意图都非常精美，能够直观地展现复杂的概念，大大降低了理解的难度。即使是在阅读一些相对复杂的章节，我也从未感到厌烦，反而有一种在探索未知领域般的兴奋感。这本书绝对不仅仅是一本技术手册，它更像是一位经验丰富的技术导师，引导我一步步走向更广阔的大数据世界。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本书时，我最先注意到的是它厚重的分量，这让我立刻感受到其中内容的丰富程度。怀着一丝敬畏与期待，我开始浏览目录，发现其涵盖的范围之广，让我有些应接不暇。从基础的RDD API到复杂的GraphX和MLlib，每一个章节都仿佛是一个独立的宝藏。我特别感兴趣的是关于流式计算的部分，在快节奏的现代社会，实时数据处理的需求日益增长，而这本书似乎为我提供了一个非常好的切入点。书中对Storm、Flink等流处理框架的介绍，以及Spark Streaming如何与之协同工作，都做了详细的阐述。作者在讲解过程中，不仅仅是罗列 API，更是深入剖析了每种技术的优缺点，以及适用的场景，这对于我这种需要根据实际需求选择技术栈的人来说，无疑是雪中送炭。此外，书中还涉及了数据仓库、数据湖等概念，并探讨了Spark在这些领域的应用，这让我对整个大数据生态系统有了更全面的认识。总而言之，这是一本内容翔实、结构清晰、覆盖面广的技术著作，值得反复研读。

评分☆☆☆☆☆

不错，满意，京东购物真的很方便，啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦！！！

评分☆☆☆☆☆

属于入门级参考书，但是比较全面

评分☆☆☆☆☆

看起来还不错，还没打开开始看，希望不错

评分☆☆☆☆☆

物流快，价格也很优惠。不错。相信京东！

评分☆☆☆☆☆

照见五蕴皆空，

评分☆☆☆☆☆

以前同事写的

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

帮朋友买的，不错的书

评分☆☆☆☆☆

度一切苦厄，