Spark Cookbook 中文版 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[印度] Rishi，Yadav（亞達夫） 著，顧星竹，劉見康 譯

圖書標籤:

• Spark
• 大數據
• 數據處理
• Scala
• Python
• Java
• 機器學習
• 數據分析
• 分布式計算
• Cookbook

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115429667

版次：01

商品編碼：11987407

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-10-01

頁數：190

正文語種：中文

編輯推薦

Spark是新興的大數據處理引擎，在大數據處理方麵有：超快速、多語言支持、復雜查詢支持、實時流處理、集成Hadoop及Hadoop已有功能、活躍的用戶社區等優勢。
這是一本為數據工程師、應用開發人員、數據科學傢而編寫的，非常利於學習和運用Spark的傑齣指南。

內容簡介

Spark是一個基於內存計算的開源集群計算係統，它非常小巧玲瓏，讓數據分析更加快速，已逐漸成為新一代大數據處理平颱中的佼佼者。
本書內容分為12章，從認識Apache Spark開始講解，陸續介紹瞭Spark的使用、外部數據源、Spark SQL、Spark Streaming、機器學習、監督學習中的迴歸和分類、無監督學習、推薦係統、圖像處理、優化及調優等內容。
本書適閤大數據領域的技術人員，可以幫助他們更好地洞悉大數據，本書也適閤想要學習Spark進行大數據處理的人員，它將是一本**的參考教程。

作者簡介

Rishi Yadav擁有17年設計和開發企業級應用的經驗。他是一位開源軟件專傢，引領瞭美國公司的大數據趨勢。Rish被評為2014年40位40歲以下矽榖傑齣工程師之一。他於1998年獲得傑齣的印度理工學院（Indian Institute of Technology，IIT）德裏分校的學士學位。大約在10年前，Rishi創辦瞭InfoObjects，這是一傢以深度探索數據為宗旨的企業。該公司已連續4年被列入發展快公司5000強。InfoObjects也被授予瞭2014及2015年度灣區傑齣工作地點首名的桂冠。Rishi還是一位開源社區貢獻者和活躍的博主。

目錄

目錄

第1章　開始使用Apache Spark 1
1．1　簡介　1
1．2　使用二進製文件安裝Spark　2
1．3　通過Maven構建Spark源碼　5
1．4　在Amazon EC2上部署Spark　7
1．5　在集群上以獨立模式部署
Spark　13
1．6　在集群上使用Mesos部署Spark　18
1．7　在集群上使用YARN部署　19
1．8　使用Tachyon作為堆外存儲層　22
第2章　使用Spark開發應用　27
2．1　簡介　27
2．2　探索Spark shell　27
2．3　在Eclipse中使用Maven開發Spark應用　29
2．4　在Eclipse中使用SBT開發Spark應用　33
2．5　在Intellij IDEA中使用Maven開發Spark應用　34
2．6　在Intellij IDEA中使用SBT開發Spark應用　36
第3章　外部數據源　38
3．1　簡介　38
3．2　從本地文件係統加載數據　39
3．3　從HDFS加載數據　40
3．4　從HDFS加載自定義輸入格式的數據　45
3．5　從Amazon S3加載數據　46
3．6　從Apache Cassandra加載數據　49
3．7　從關係型數據庫加載數據　54
第4章　Spark SQL　57
4．1　簡介　57
4．2　理解Catalyst優化器　60
4．3　創建HiveContext　63
4．4　使用case類生成數據格式　66
4．5　編程指定數據格式　67
4．6　使用Parquet格式載入及存儲數據　69
4．7　使用JSON格式載入及存儲數據　73
4．8　從關係型數據庫載入及存儲數據　75
4．9　從任意數據源載入及存儲數據　78
第5章　Spark Streaming　80
5．1　簡介　80
5．2　使用Streaming統計字數　82
5．3　Twitter流數據處理　84
5．4　Kafka流數據處理　88
第6章　機器學習——MLlib　94
6．1　簡介　94
6．2　創建嚮量　95
6．3　創建嚮量標簽　97
6．4　創建矩陣　99
6．5　計算概述統計量　101
6．6　計算相關性　102
6．7　進行假設檢驗　104
6．8　使用ML創建機器學習
流水綫　106
第7章　監督學習之迴歸——MLlib　109
7．1　簡介　109
7．2　使用綫性迴歸　110
7．3　理解代價函數　112
7．4　使用Lasso綫性迴歸　116
7．5　使用嶺迴歸　117
第8章　監督學習之分類——MLlib　119
8．1　簡介　119
8．2　邏輯迴歸分類　119
8．3　支持嚮量機二元分類　124
8．4　決策樹分類　127
8．5　隨機森林分類　134
8．6　梯度提升樹（GBTs）分類　139
8．7　樸素貝葉斯分類　140
第9章　無監督學習——MLlib　143
9．1　簡介　143
9．2　使用k-means聚類　144
9．3　主成分分析的降維　149
9．4　奇異值分解降維　155
第10章　推薦係統　159
10．1　簡介　159
10．2　顯性反饋的協同過濾　161
10．3　隱性反饋的協同過濾　164
第11章　圖像處理——GraphX　169
11．1　簡介　169
11．2　基本圖像運算　170
11．3　使用PageRank　171
11．4　查找連通分量　174
11．5　相鄰聚閤實現　177
第12章　優化及調優　180
12．1　簡介　180
12．2　內存優化　183
12．3　使用壓縮提升性能　185
12．4　使用序列化提升性能　186
12．5　優化垃圾迴收　187
12．6　優化並行度的級彆　187
12．7　理解未來的優化——Tungsten
項目　188

《Spark Cookbook》中文版：大數據處理的實戰指南 在當今數據驅動的時代，如何高效、可靠地處理海量數據已成為企業和開發者麵臨的關鍵挑戰。Apache Spark，作為新一代的大數據處理引擎，以其卓越的內存計算能力、豐富的API生態以及對批處理、流處理、機器學習和圖計算的統一支持，迅速成為瞭業界翹楚。然而，對於許多想要駕馭Spark的從業者來說，從理論走嚮實踐，掌握解決實際問題的技巧，往往需要大量的摸索和經驗積纍。《Spark Cookbook》中文版應運而生，它並非一本淺嘗輒止的入門教程，而是緻力於成為您在大數據處理徵程中不可或缺的實戰寶典。 本書旨在為廣大開發者、數據科學傢、大數據工程師以及對Spark技術感興趣的技術愛好者，提供一套係統、詳盡且貼閤實際需求的解決方案。我們深知，掌握一個強大的技術框架，絕不僅僅是瞭解其基本概念和API，更重要的是知道如何將這些工具巧妙地運用到復雜、多變的業務場景中，如何規避潛在的陷阱，如何優化性能，如何構建穩定可靠的分布式應用。《Spark Cookbook》中文版正是圍繞這一核心目標而精心打造，它將帶領您深入Spark的各個角落，通過一個個精心設計的“菜譜”（Recipes），幫助您快速掌握處理不同大數據任務的“獨門秘籍”。 為何選擇《Spark Cookbook》？ 與市麵上許多側重於理論講解或基礎API介紹的書籍不同，《Spark Cookbook》中文版將視角聚焦於“實戰”二字。我們相信，最好的學習方式莫過於通過解決實際問題來驅動理解。因此，本書的每一章節都圍繞著一個或一組具體的、來源於真實項目需求的應用場景展開。從數據的加載、轉換、清洗，到復雜的分析、建模，再到應用的部署和監控，您都將找到相應的“菜譜”。 本書的最大特色在於其“cookbook”式的結構。我們摒棄瞭枯燥的理論堆砌，而是以“問題-解決方案-詳細解釋”的模式，呈現給讀者。您在閱讀時，可以根據自己當前麵臨的具體問題，直接翻閱到對應的章節，學習相應的解決方案，並深入理解其背後的原理和最佳實踐。這種方式不僅大大提高瞭學習效率，更能幫助您快速將所學知識應用到實際工作中，解決燃眉之急。 本書內容亮點概覽： 《Spark Cookbook》中文版覆蓋瞭Spark生態係統中最為核心和常用的組件，並提供瞭大量的實操案例。以下是本書的主要內容亮點： 第一部分：Spark核心基礎與數據處理 Spark環境搭建與快速入門： 無論您是初次接觸Spark，還是希望快速熟悉最新的版本特性，這裏都會提供清晰的安裝、配置和基礎交互指南。我們將演示如何在本地、集群環境中快速啓動Spark Shell和Spark應用程序，並完成一些簡單的交互式數據分析任務。 RDD（Resilient Distributed Dataset）深度解析與應用： 作為Spark的基石，RDD的理解至關重要。本部分將深入探討RDD的創建、轉換（Transformation）和行動（Action）操作，演示如何進行高效的數據過濾、映射、聚閤等操作。您將學會如何利用RDD構建復雜的數據處理管道，並理解其惰性求值和容錯機製。 DataFrame與Spark SQL： DataFrame作為Spark 1.3版本推齣的更高級抽象，極大地簡化瞭結構化數據的處理。本書將詳細講解DataFrame的創建、Schema推斷、API使用，以及如何利用Spark SQL進行聲明式的數據查詢和分析。您將掌握如何將SQL查詢無縫集成到Spark應用程序中，並利用DataFrame進行復雜的數據探索和ETL（Extract, Transform, Load）流程。 數據加載與保存： 真實世界的數據存儲在各種不同的介質和格式中，如HDFS、S3、Cassandra、Hive、JSON、Parquet、CSV等。本書將提供一係列“菜譜”，教您如何高效、靈活地加載和保存各種格式的數據，並針對不同數據源進行優化。 數據清洗與預處理： 髒數據是大數據分析的“攔路虎”。本部分將聚焦於常見的數據清洗和預處理任務，包括缺失值處理、異常值檢測與處理、數據類型轉換、重復數據刪除、字符串操作、日期時間處理等，並提供基於Spark的自動化解決方案。 數據聚閤與分組： 聚閤是數據分析的核心操作之一。您將學會如何使用Spark進行各種形式的數據聚閤，包括基於鍵的分組聚閤（groupByKey, reduceByKey, aggregateByKey）、窗口函數（Window Functions）的應用，以及如何執行復雜的SQL聚閤查詢。 第二部分：Spark進階主題與性能優化 Spark Streaming與Structured Streaming： 實時數據處理已成為現代應用的標配。本書將全麵介紹Spark Streaming的DStream API，以及更新、更強大的Structured Streaming API。您將學習如何處理實時數據流，進行窗口計算、狀態管理，並構建端到端的實時分析應用。 Spark MLlib機器學習庫： Spark內置瞭強大的機器學習庫MLlib，為構建可擴展的機器學習模型提供瞭便捷的工具。本書將涵蓋MLlib的常見算法，如分類（邏輯迴歸、決策樹、隨機森林）、迴歸（綫性迴歸）、聚類（K-Means）、降維（PCA）等。您將學習如何構建、訓練、評估和部署機器學習模型，並利用DataFrame API進行特徵工程。 Spark GraphX圖計算： 對於需要分析圖結構數據的應用，如社交網絡分析、推薦係統等，GraphX提供瞭強大的支持。本書將介紹GraphX的RDD API和DataFrame API，講解如何進行圖的構建、頂點和邊的屬性操作，以及PageRank、Connected Components等圖算法的應用。 Spark性能調優： 性能是分布式計算的生命綫。本書將深入剖析Spark的執行機製，包括DAG（Directed Acyclic Graph）調度、Shuffle過程、緩存（Caching）策略、序列化等。您將學習如何通過調整Spark的配置參數、優化代碼邏輯、選擇閤適的數據結構，以及理解Spark UI來診斷和解決性能瓶頸，榨乾Spark的每一分潛力。 UDF（User-Defined Functions）與自定義邏輯： 當Spark內建函數無法滿足需求時，自定義函數（UDF）就顯得尤為重要。本書將指導您如何在Spark SQL和DataFrame中使用Python、Scala等語言編寫UDF，並討論UDF的性能影響和優化策略。 Spark集群部署與管理： 掌握Spark在實際生産環境中的部署和管理至關重要。本書將涵蓋在YARN、Kubernetes等不同資源管理器上的部署方式，以及應用的提交、監控和資源管理。 第三部分：實際應用場景與最佳實踐 ETL流程構建： 本書將通過多個案例，演示如何利用Spark構建健壯、高效的ETL流程，實現從各種數據源的數據抽取、清洗、轉換，到加載到目標數據倉庫的過程。 實時數據分析與告警： 結閤Spark Streaming/Structured Streaming，我們將構建能夠實時監控、分析數據流，並觸發告警的應用。 推薦係統構建： 利用Spark MLlib或GraphX，我們將探索構建基於協同過濾或圖算法的推薦係統。 數據挖掘與模式發現： 通過Spark的各種分析工具，您將學會如何在大規模數據中發現有價值的模式和洞察。 微服務與Spark集成： 探討如何將Spark應用程序與現有的微服務架構集成，實現數據處理能力的賦能。 《Spark Cookbook》中文版適閤誰？ 大數據工程師： 想要係統學習Spark，掌握其核心技術，並能將其應用於實際項目中的工程師。 數據科學傢： 希望利用Spark強大的計算能力，高效地進行數據探索、特徵工程和機器學習模型訓練的科學傢。 開發人員： 需要在應用程序中集成大數據處理功能的開發者，希望快速掌握Spark開發技能。 技術愛好者： 對大數據處理技術充滿好奇，希望深入瞭解Spark工作原理並動手實踐的個人。 本書的價值所在： 《Spark Cookbook》中文版不僅僅是一本書，更是您在大數據技術棧中的得力助手。它將幫助您： 快速解決實際問題： 通過大量實例，直接應對您在工作中遇到的技術難題。 建立紮實的基礎： 從基礎概念到高級特性，係統構建對Spark的全麵認知。 掌握性能調優技巧： 深入理解Spark的工作原理，學會如何優化應用程序性能。 提升開發效率： 掌握Spark生態係統的各種工具和API，編寫更簡潔、高效的代碼。 構建可靠的分布式應用： 理解Spark的容錯機製和最佳實踐，確保應用的穩定運行。 無論您是正在規劃大數據項目的架構師，還是奮戰在一綫的開發者，亦或是渴望掌握未來數據處理能力的學習者，《Spark Cookbook》中文版都將是您不可多得的學習資源。它將陪伴您穿越大數據的洪流，解鎖Spark的無限可能，最終將數據轉化為驅動業務增長的強大引擎。立即翻開這本書，開啓您的Spark實戰之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據分析充滿熱情，但相對技術背景稍弱的業務分析師。我經常需要處理大量的數據，並從中提取有價值的洞察，但繁瑣的數據處理過程常常讓我頭疼不已。聽說《Spark Cookbook》中文版是一本非常實用的指南，我滿懷期待地入手瞭。我希望這本書能夠以一種非常易懂的方式，將Spark這個強大工具的應用門路展現在我麵前。我期待它能夠像一本真的“烹飪手冊”一樣，用清晰的步驟和直觀的例子，教我如何一步步地完成數據的準備、清洗、轉換以及初步的分析。我並不需要深入瞭解Spark底層的分布式原理，但我非常需要知道如何利用它來快速地完成我日常工作中遇到的數據處理任務。我希望它能提供一些“一鍵式”的解決方案，或者是一些可以直接套用的代碼模闆，讓我能夠快速上手，減少學習成本。我希望通過這本書，我能夠變得更加獨立，能夠自己處理大部分數據相關的問題，而不再需要過度依賴技術團隊。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對大數據處理充滿好奇但又深感力不從心的新手，我一直渴望找到一本能夠真正引領我入門，並且能讓我快速上手實踐的書籍。當我在書店看到《Spark Cookbook》中文版時，我心中一動，封麵上“Cookbook”這個詞就給我一種親切感，仿佛它是一本能夠教我做齣美味大餐的菜譜，而不是枯燥的技術手冊。翻開目錄，我看到瞭一係列我急需瞭解的主題，比如數據讀取、轉換、聚閤，甚至是機器學習的入門。我尤其看重它“Cookbook”的定位，這意味著它不會像學術論文那樣深挖理論的細枝末節，而是更側重於提供解決實際問題的“配方”，讓我能夠直接套用，然後在這個過程中去理解背後的原理。我希望這本書能夠像一個經驗豐富的大廚，手把手地教我如何用Spark這套強大的廚具，製作齣令人驚艷的大數據“佳肴”。我期待著它能幫助我解決工作中遇到的數據處理瓶頸，讓我能夠自信地駕馭Spark，成為一個能獨當一麵數據工程師，而不是繼續原地徘徊。我希望這本書的案例能夠貼閤實際工作場景，讓我學到的東西能夠立即派上用場，而不是隻停留在理論層麵。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在數據科學領域摸爬滾打多年的老兵，我早已領略過Spark的強大之處，但工作中總有一些新的挑戰和場景不斷湧現，讓我覺得在某些方麵還需要更深入的理解和更高效的處理技巧。當我在朋友的推薦下瞭解到《Spark Cookbook》中文版時，我感到眼前一亮。我並不需要從零開始學習Spark的基本概念，而是更希望能找到一些能夠幫助我“錦上添花”的高級技巧和解決方案。我期待這本書能夠提供一些針對特定業務場景的優化方案，比如如何在高並發環境下提升Spark作業的性能，如何處理海量的小文件，如何進行更復雜的窗口函數操作，以及如何利用Spark MLlib構建更精細化的模型。我希望這本書的“Cookbook”形式能夠體現在它提供的是經過驗證的、可以直接應用到生産環境中的“配方”，並且附帶瞭對這些“配方”背後原理的簡要解釋，讓我能夠知其然，更知其所以然。我希望它能幫助我突破一些技術瓶頸，讓我能夠更從容地應對復雜的、非標準的數據處理任務，從而提升我的工作效率和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對新技術充滿渴望的初學者，我一直在尋找一本能夠讓我快速入門並愛上Spark的書籍。當我看到《Spark Cookbook》中文版的時候，我立刻被它的名字吸引瞭。我希望這本書能夠成為我的第一本Spark入門寶典，它能用最簡單、最直觀的方式，引導我一步步走進Spark的世界。我期待它能夠從最基礎的概念講起，比如Spark是什麼，它為什麼這麼強大，然後逐步深入到實際操作。我希望它能提供大量的代碼示例，並且這些代碼示例都是可以直接運行的，讓我能夠通過動手實踐來加深理解。我特彆看重“Cookbook”這個關鍵詞，它意味著這本書會提供一係列的“解決方案”，就像菜譜一樣，告訴我如何解決具體的問題。我希望它能夠涵蓋數據讀取、數據清洗、數據轉換、基本的數據分析等一係列我作為新手最需要掌握的技能。我希望通過這本書，我能夠對Spark産生濃厚的興趣，並且能夠建立起用Spark解決實際問題的信心。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習一門技術，尤其是像Spark這樣功能強大的分布式計算框架，最有效的方式莫過於通過大量的實戰案例來驅動。我購買《Spark Cookbook》中文版，正是看中瞭它“Cookbook”的獨特模式。我期待它能提供一係列精心設計的“菜譜”，涵蓋Spark在數據清洗、ETL、流式處理、圖計算以及機器學習等各個核心領域的常見應用場景。我希望能從中找到如何快速讀取不同格式的數據，如何進行高效的數據轉換和聚閤，如何利用Spark SQL進行靈活的數據查詢，以及如何構建簡單的機器學習模型等“食譜”。更重要的是，我希望這些“食譜”不僅僅是簡單的代碼堆砌，而是能夠清晰地解釋每一步操作的邏輯，以及它們在實際大數據處理流程中扮演的角色。我希望通過閱讀這本書，能夠像烹飪一樣，從簡單的“開胃菜”開始，逐步掌握“主菜”和“甜點”的製作方法，最終能夠融會貫通，根據自己的實際需求，靈活地組閤和創新齣屬於自己的“菜肴”。這不僅是為瞭掌握Spark的API，更是為瞭培養一種解決大數據問題的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

翻譯很渣，前半部分還可以，但是說得太淺瞭，連rdd和dataframe等的概念都沒說明白。相比之下，更推薦《spark快速大數據分析》

評分☆☆☆☆☆

印度人寫的書，不如其他cookbook實在

評分☆☆☆☆☆

Spark Cookbook 中文版

評分☆☆☆☆☆

沒什麼用的書，講的很水

評分☆☆☆☆☆

好書推薦，好書推薦，好書推薦！

評分☆☆☆☆☆

我是買瞭本目錄嗎？

評分☆☆☆☆☆

好書推薦，好書推薦，好書推薦！

評分☆☆☆☆☆

還沒看，先備著

評分☆☆☆☆☆

簡單快捷實用，適閤應用人員快速入門