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经管之家 著

图书标签:

• Spark
• 大数据
• 数据分析
• 数据挖掘
• Scala
• Python
• Hadoop
• 机器学习
• 实时计算
• 数据处理

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121319037

版次：1

商品编码：12117703

品牌：Broadview

包装：平装

丛书名： CDA数据分析师系列丛书

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：232

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：企业中使用Spark作为工具的分析师和工程师，以及学生和研究人员

本书适合：

大数据技术初学者阅读；

作为高等院校计算机相关专业的研究生学习参考资料；

所有愿意对大数据技术有所了解并想要将大数据技术应用于本职工作的读者阅读。

内容简介

Spark作为下一代大数据处理引擎，经过短短几年的飞跃式发展，正在以燎原之势席卷业界，现已成为大数据产业中的一股中坚力量。本书着重讲解了Spark内核、Spark GraphX、Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib的核心概念与理论框架，并提供了相应的示例与解析。全书共分8章，其中前4章介绍Spark内核，主要包括Spark简介、集群部署、工作原理、核心概念与操作等；后4章分别介绍Spark内核上的核心组件，每章系统地介绍Spark的一个组件，并附以相应的案例分析。本书适合作为高等院校计算机相关专业的研究生学习参考资料，也适合大数据技术初学者阅读，还适合于所有愿意对大数据技术有所了解并想要将大数据技术应用于本职工作的读者阅读。

作者简介

经管之家（www.jg.com.cn）：原人大经济论坛，于2003年成立，致力于推动经管学科的进步，传播优秀教育资源，目前已经发展成为国内优秀的经济、管理、金融、统计类的在线教育和咨询网站，也是国内活跃和具影响力的经管类网络社区。经管之家从2006年起在国内开展数据分析培训，累计培训学员数万人。在大数据的趋势背景下，创新“CDA数据分析师”品牌，致力于为社会各界数据分析爱好者提供优质、科学、系统的数据分析教育。截至2016年3月已成功举办40多期系统培训，培训学员达3千余名；CDA认证考试已成功举办三届，报考人数上千人；中国数据分析师俱乐部（CDA CLUB），每周线下免费沙龙活动，已举力40多期，累积会员2千余名；中国数据分析师行业峰会（CDA　Summit），一年两届，参会人数皆达2千余名，在大数据领域影响力超前。“CDA数据分析师”队伍在业界不断壮大，对数据分析人才产业起到了巨大的推动作用。

目录

第1章 Spark导论 1
1．1 Spark的发展 2
1．2 什么是Spark 3
1．3 Spark主要特征 3
1．3．1 快速 3
1．3．2 简洁易用 5
1．3．3 通用 6
1．3．4 多种运行模式 8
第2章 Spark集群部署 9
2．1 运行环境说明 9
2．1．1 软硬件环境 9
2．1．2 集群网络环境 10
2．2 安装VMware Workstation 11 10
2．3 安装CentOS 6 16
2．4 安装Hadoop 21
2．4．1 克隆并启动虚拟机 21
2．4．2 网络基本配置 24
2．4．3 安装JDK 27
2．4．4 免密钥登录配置 28
2．4．5 Hadoop配置 29
2．4．6 配置从节点 33
2．4．7 配置系统文件 33
2．4．8 启动Hadoop集群 33
2．5 安装Scala 35
2．6 安装Spark 36
2．6．1 下载并解压Spark安装包 36
2．6．2 配置Spark-env．sh 37
2．6．3 配置Spark-defaults．conf 37
2．6．4 配置Slaves 38
2．6．5 配置环境变量 38
2．6．6 发送至Slave1、Slave2 39
2．7 启动Spark 39
第3章 RDD编程 42
3．1 RDD定义 42
3．2 RDD的特性 43
3．2．1 分区 43
3．2．2 依赖 44
3．2．3 计算 45
3．2．4 分区函数 45
3．2．5 优先位置 46
3．3 创建操作 46
3．3．1 基于集合的创建操作 47
3．3．2 基于外部存储的创建操作 47
3．4 常见执行操作 49
3．5 常见转换操作 49
3．5．1 一元转换操作 50
3．5．2 二元转换操作 53
3．6 持久化操作 56
3．7 存储操作 58
第4章 Spark调度管理与应用程序开发 59
4．1 Spark调度管理基本概念 59
4．2 作业调度流程 60
4．2．1 作业的生成与提交 61
4．2．2 阶段的划分 62
4．2．3 调度阶段的提交 62
4．2．4 任务的提交与执行 62
4．3 基于IntelliJ IDEA构建Spark应用程序 64
4．3．1 安装IntelliJ IDEA 64
4．3．2 创建Spark应用程序 70
4．3．3 集群模式运行Spark应用程序 81
第5章 GraphX 87
5．1 GraphX概述 87
5．2 GraphX基本原理 89
5．2．1 图计算模型处理流程 89
5．2．2 GraphX定义 90
5．2．3 GraphX的特点 90
5．3 GraphX设计与实现 91
5．3．1 弹性分布式属性图 91
5．3．2 图的数据模型 92
5．3．3 图的存储模型 94
5．3．4 GraphX模型框架 97
5．4 GraphX操作 97
5．4．1 创建图 97
5．4．2 基本属性操作 100
5．4．3 结构操作 102
5．4．4 转换操作 103
5．4．5 连接操作 105
5．4．6 聚合操作 106
5．5 GraphX案例解析 107
5．5．1 PageRank算法与案例解析 107
5．5．2 Triangle Count算法与案例解析 110
第6章 Spark SQL 113
6．1 Spark SQL概述 113
6．2 Spark SQL逻辑架构 116
6．2．1 SQL执行流程 116
6．2．2 Catalyst 117
6．3 Spark SQL CLI 117
6．3．1 硬软件环境 117
6．3．2 集群环境 118
6．3．3 结合Hive 118
6．3．4 启动Hive 118
6．4 DataFrame编程模型 119
6．4．1 DataFrame简介 119
6．4．2 创建DataFrames 120
6．4．3 保存DataFrames 126
6．5 DataFrame常见操作 127
6．5．1 数据展示 127
6．5．2 常用列操作 128
6．5．3 过滤 131
6．5．4 排序 132
6．5．5 其他常见操作 134
6．6 基于Hive的学生信息管理系统的SQL查询案例与解析 137
6．6．1 Spark SQL整合Hive 137
6．6．2 构建数据仓库 138
6．6．3 加载数据 141
6．6．4 查询数据 142
第7章 Spark Streaming 146
7．1 Spark Streaming概述 146
7．2 Spark Streaming基础概念 147
7．2．1 批处理时间间隔 147
7．2．2 窗口时间间隔 148
7．2．3 滑动时间间隔 148
7．3 DStream基本概念 149
7．4 DStream的基本操作 150
7．4．1 无状态转换操作 150
7．4．2 有状态转换操作 152
7．4．3 输出操作 153
7．4．4 持久化操作 154
7．5 数据源 154
7．5．1 基础数据源 154
7．5．2 高级数据源 155
7．6 Spark Streaming编程模式与案例分析 156
7．6．1 Spark Streaming编程模式 156
7．6．2 文本文件数据处理案例（一） 157
7．6．3 文本文件数据处理案例（二） 160
7．6．4 网络数据处理案例（一） 164
7．6．5 网络数据处理案例（二） 171
7．6．6 stateful应用案例 175
7．6．7 window应用案例 180
7．7 性能考量 185
7．7．1 运行时间优化 185
7．7．2 内存使用与垃圾回收 186
第8章 Spark MLlib 187
8．1 Spark MLlib概述 187
8．1．1 机器学习介绍 187
8．1．2 Spark MLlib简介 189
8．2 MLlib向量与矩阵 190
8．2．1 MLlib向量 190
8．2．2 MLlib矩阵 192
8．3 Spark MLlib分类算法 196
8．3．1 贝叶斯分类算法 197
8．3．2 支持向量机算法 201
8．3．3 决策树算法 204
8．4 MLlib线性回归算法 208
8．5 MLlib聚类算法 212
8．6 MLlib协同过滤 215

精彩书摘

　　3.2.2 依赖
　　RDD是易转换、易操作的，这意味着用户可以从已有的RDD转换出新的RDD。新、旧RDD之间必定存在着某种联系，这种联系称为RDD的依赖关系。RDD间的依赖关系是Spark中的一个重要概念，是Spark进行容错、优化与任务调度的基础。
　　RDD的依赖关系分为两种，如图3.1所示。
　　窄依赖：父RDD的每个分区最多被其子RDD的一个分区所依赖，也就是说子RDD的每个分区依赖于常数个父分区，子RDD每个分区的生成与父RDD的数据规模无关。
　　宽依赖：父RDD的每个分区被其子RDD的多个分区所依赖，子RDD每个分区的生成与父RDD的数据规模相关。
　　

　　 图3.1 依赖关系
　　在图3.1中，透明的矩形框代表一个RDD，每个矩形框里面的实心矩形代表RDD的一个分区。
　　为何要区分这两种依赖关系？一方面，对于若干个彼此窄依赖关系的RDD，基于任何一个子RDD分区可以方便地计算出其所有祖先RDD的相应分区，这些RDD可以在集群的节点的内存中以流水线（pipeline）的方式高效执行，如图3.2中Stage2所示。另一方面，对于窄依赖关系间的RDD，当子RDD的一个分区出错，可以很方便地利用父RDD中对应的分区重新计算该错误分区，因此窄依赖关系使得数据的容错与恢复非常方便；而对于宽依赖关系，子RDD的一个分区出错会导致其对应父RDD的多个分区进行重新计算，过程类似于MapReduce的Shuffle操作，代价非常高。
　　
　　　　

图3.2 流水线形式计算多个窄依赖关系间的RDD
　　示例2-3 RDD间的依赖关系

scala>val rdd =sc.makeRDD(1 to 10)

scala>val mapRDD=rdd.map(x=>(x, x))

scala>mapRDD.dependencies

scala>val shuffleRDD=mapRDD.partitionBy(new org.apache.spark.HashPartitioner(3))

scala>shuffleRDD.dependencies

运行结果：

res1: Seq[org.apache.spark.Dependency[_]]=List(org.apache.spark.OneToOneDependency@45ec9c22)

res2: Seq[org.apache.spark.Dependency[_]] = List(org.apache.spark.ShuffleDependency@7edbd4ec)

其中res1返回的org.apache.spark.OneToOneDependency为窄依赖关系；res2返回的org.apache. spark.ShuffleDependency为宽依赖关系。
　　3.2.3 计算
　　Spark 中每个RDD中都包含一个函数，即在父RDD上执行何种计算后得到当前RDD。每个RDD的计算都是以分区为单位的，而且每个RDD中的计算都是在对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。
　　3.2.4 分区函数
　　对于Key-Value形式的RDD，Spark允许用户根据关键字（Key）指定分区顺序，这是一个可选的功能。目前支持哈希分区（HashPartitioner）和范围分区（RangPartitioner）。这一特性有助于提高RDD之间某些操作的执行效率，例如可指定将两个RDD按照同样的哈希分区方式进行分区（将同一机器上具有相同关键字的记录放在一个分区），当这两个RDD之间执行join操作时，会简化Shuffle过程，提高效率。
　　3.2.5 优先位置
　　RDD优先位置属性与Spark中的作业调度与管理密切相关，是RDD中每个分区所存储的位置。遵循“移动计算不移动数据”这一理念，Spark在执行任务时尽可能地将计算分配到相关数据块所在的节点上。以从Hadoop中读取数据生成RDD为例，preferredLocations返回每一个数据块所在节点的机器名或者IP地址，如果每一块数是多份存储的，那么将返回多个机器地址。
　　示例2-4 RDD间的优先位置

scala>val rdd=sc.textFile("hdfs://master:9000/user/dong/input/file.txt").

map(_.contains("l"))

//根据依赖关系找到源头rdd。

scala>val hadoopRDD=rdd.dependencies(0).rdd

//源头rdd的分区数。

scala>hadoopRDD.partitions.size

//查看第一个分区位置。

scala>hadoopRDD.preferredLocations(HadoopRDD.partitions(0))

//查看第二个分区位置。

scala>hadoopRDD.preferredLocations(HadoopRDD.partitions(1))

运行结果：

res0: Int = 2

res1: Seq [String] = WrappedArray(slave2)

res2: Seq [String] = WrappedArray(slave2)

运行结果表明hadoopRDD共有2个分区，均位于slave2上。

……

　　

前言/序言

随着电子信息、物联网等产业的高速发展，智能手机、平板电脑、可穿戴设备与物联网设备已经渗入到现代化生产与生活的各个方面，每时每刻产生着大量的数据，当今社会已经进入数据爆炸的时代。各领域中的相关数据不仅量大，而且种类繁多、变化速度快、价值密度低。这些日益凸显的大数据特征在全球范围内掀起了一场全新的思维、技术与商业变革，无论是产业界还是学术界都在持续加大在大数据技术和相关领域中的投入。“中国制造2025”战略规划和“互联网+”概念的提出再次为国内大数据技术的发展注入了强劲的动力，大数据技术已被提升到了前所未有的高度，预示了其未来广阔的发展空间与应用前景。

在大数据背景下，各领域对数据相关服务的需求不断提升，迫切需要一种高效通用的大数据处理引擎。相对于第一代大数据生态系统Hadoop中的MapReduce，Spark是一种基于内存的、分布式的大数据处理引擎，其计算速度更快，更加适合处理具有较多迭代次数的问题；Spark中还提供了丰富的API，使其具有极强的易用性；与此同时，Spark实现了“一栈式”的大数据解决方案，即在Spark内核基础上提出了Spark GraphX、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark SQL等组件，使其不仅能够对海量数据进行批处理，同时还具备流式计算、海量数据交互式查询等功能，可以满足包括教育、电信、医疗、金融、电商、政府、智慧城市和安全等诸多领域中的大数据应用需求。

Spark作为下一代大数据处理引擎，经过短短几年的飞跃式发展，正在以燎原之势席卷业界，现已成为大数据产业中的一股中坚力量。

本书主要针对大数据技术初学者，着重讲解了Spark内核、Spark GraphX、Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib的核心概念与理论框架，并提供了相应的示例与解析，以便读者能够尽快了解Spark。

全书共分为8章，其中前4章介绍Spark内核，主要包括Spark简介、集群部署、工作原理、核心概念与操作等；后4章分别介绍Spark内核的核心组件，每章系统地介绍Spark的一个组件，并附以相应的案例分析。

? 第1章：Spark导论。概述Spark的发展背景与起源，对比MapReduce介绍了Spark的特征、原理与应用场景等。

? 第2章：Spark集群部署。该章详细介绍了Ubuntu下Spark集群的部署过程与注意事项，首先利用VMware Workstation搭建Hadoop分布式集群；然后在集群中安装Scala；最后搭建Standalone模式的Spark集群。

? 第3章：RDD编程。该章对Spark中的弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset —RDD）这一核心概念进行了详细介绍，重点讲解了与之相关的定义、特征及其操作，并附以相应的示例与解析。

? 第4章：Spark调度管理与应用程序开发。该章阐述了Spark底层的工作机制，介绍了Spark应用程序从产生作业到最终计算任务的整个流程；基于IntelliJ IDEA讲解了Spark应用程序的开发过程，并介绍了如何在本地与集群模式下提交运行Spark应用程序。

? 第5章：GraphX。该章介绍了GraphX的基本原理，着重讲解了GraphX中弹性分布式属性图的定义、表示模型、存储方式以及其上的丰富操作；以经典的PageRank与三角形计数等图计算算法为例，讲解了GraphX中相关接口的使用方法。

? 第6章：Spark SQL。该章包含了Spark SQL概述、SQL语句的处理流程、DataFrame数据模型的概念与相关操作等；并将Spark SQL与Hive相结合，给出了一个学生信息管理系统的设计与实现。

? 第7章：Spark Streaming。该章介绍了Spark Streaming的发展与应用场景以及批处理时间间隔、窗口间隔、滑动间隔等核心概念；着重讲解了DStream数据模型的概念与相关操作；针对不同应用场景下的流式计算需求，给出了有状态与无状态模式下的Spark Streaming应用案例与解析。

? 第8章：Spark MLlib。该章介绍了Spark MLlib中向量、LabeledPoint、矩阵等核心数据类型的定义与使用；详细介绍了机器学习中分类、回归、聚类、协同过滤等经典算法的Spark实现与应用,并附以相应的案例与解析。

由于时间短，加之笔者水平有限，书中难免有疏漏之处，敬请读者朋友批评指正。

经管之家　

2017年5月

《数据驱动的智慧：解锁信息时代的无限可能》 在信息爆炸的时代，数据已成为最宝贵的战略资源。从海量信息中挖掘价值，转化为洞察力，驱动决策，已成为企业生存与发展的关键。本书《数据驱动的智慧：解锁信息时代的无限可能》正是一本旨在帮助您掌握这项核心能力的实用指南。它并非聚焦于某一款特定工具的技术细节，而是从宏观视角出发，为您构建一个完整的数据分析思维体系，并引导您了解如何将数据转化为切实的商业智慧。 一、 数据时代的浪潮与挑战 我们身处一个前所未有的数据时代。物联网的普及、社交媒体的兴盛、电子商务的繁荣，都在以前所未有的速度生成海量数据。这些数据，如同未经雕琢的钻石，蕴含着巨大的潜在价值。然而，如何有效地收集、清洗、存储、处理、分析和可视化这些数据，并从中提炼出有用的信息，已成为摆在企业和个人面前的巨大挑战。 传统的分析方法往往难以应对数据的规模、速度和多样性。面对TB甚至PB级别的数据，如何高效地进行计算？面对实时产生的数据流，如何及时捕捉变化？面对结构化、半结构化和非结构化等多种类型的数据，如何统一处理？这些问题迫切需要新的技术和方法来解决。 二、 构建数据分析的思维框架 理解数据分析并非仅仅掌握几个技术工具，更重要的是建立一套系统性的思维框架。本书将引领您逐步构建这一框架，它包含以下几个关键维度： 问题定义与目标设定： 任何数据分析的起点都应该是清晰的问题定义和明确的目标设定。我们需要从业务痛点出发，将模糊的需求转化为可量化、可分析的问题。例如，与其问“如何提高销售额？”，不如具体化为“哪些用户群体对我们的产品最感兴趣？”，“影响用户购买决策的关键因素是什么？”，“如何优化营销活动以提高转化率？”。明确的目标将指引我们后续的数据收集、分析和解读方向。 数据获取与理解： 数据是分析的基础。了解数据的来源、构成、质量以及潜在的偏差至关重要。本书将引导您思考如何从不同的数据源（如数据库、日志文件、API、第三方数据服务等）合法、有效地获取所需数据。同时，强调对数据进行初步的探索性分析（EDA），包括数据概览、变量分布、缺失值和异常值处理等，以便对数据有更深入的理解，发现数据的潜在规律和问题。 数据处理与转换： 原始数据往往不适用于直接分析。我们需要对其进行清洗、转换、整合和特征工程。这包括去除重复项、处理缺失值、标准化数值、编码分类变量、创建新特征等。这一过程是确保分析结果准确性和可靠性的基石。本书将阐述常用的数据预处理技术，以及如何根据具体分析目标进行有效的特征构建。 模型选择与构建： 根据分析目标的不同，我们将选择合适的分析方法和模型。这可能包括描述性统计分析、探索性数据分析（EDA）、机器学习模型（如回归、分类、聚类、降维等）、时间序列分析、文本分析等等。本书不会深入到每一个模型的复杂算法细节，而是侧重于引导读者理解不同类型模型的适用场景、基本原理以及如何根据实际问题进行模型选择。 结果解释与洞察提炼： 分析的最终目的是将数据转化为有价值的洞察。本书强调对模型输出结果的深入解读，以及如何将统计指标、图表可视化结果与业务场景相结合，提炼出 actionable insights。这些洞察应该能够指导业务决策，例如优化产品设计、改进营销策略、提升用户体验、识别风险等。 沟通与应用： 分析结果的价值能否实现，很大程度上取决于沟通和应用。本书将探讨如何以清晰、简洁、有说服力的方式向不同受众（包括技术人员和业务决策者）展示分析结果，并强调如何将分析洞察转化为具体的行动计划，并持续跟踪其效果。 三、 现代数据分析的视角与方法 在现代数据分析的浪潮中，涌现了许多新的视角和方法，它们极大地拓展了我们处理和理解数据的能力。本书将从以下几个方面为您展现这些现代视角： 数据科学的视角： 数据科学是一个跨学科的领域，它融合了统计学、计算机科学、领域知识等，旨在从数据中提取知识和洞察。本书将引导您理解数据科学的核心理念，以及如何将科学的方法论应用于解决复杂的业务问题。 统计思维与实验设计： 即使在复杂的模型背后，统计学依然是理解数据和评估结果的基石。本书将强调统计思维在数据分析中的重要性，包括理解概率、统计显著性、置信区间等概念。同时，会涉及如何通过合理的实验设计（如A/B测试）来验证假设和评估干预措施的效果。 机器学习的基本概念： 机器学习是现代数据分析的核心驱动力之一。本书将介绍机器学习的基本类型（监督学习、无监督学习、强化学习），以及一些常用的算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K-means聚类等。我们将侧重于理解这些算法的应用场景和背后的逻辑，而不是纠结于复杂的数学推导。 数据可视化的力量： “一张图胜过千言万语”。数据可视化是表达数据、揭示模式、沟通洞察的强大工具。本书将探讨不同类型图表（如散点图、柱状图、折线图、热力图、箱线图等）的适用场景，以及如何通过设计精良的可视化来清晰地传达复杂的信息，从而帮助人们更快地理解数据并做出判断。 探索性数据分析（EDA）的重要性： 在正式建模之前，充分的探索性数据分析是必不可少的。EDA帮助我们了解数据的分布、识别异常值、发现变量之间的关系，为后续的模型选择和特征工程提供依据。本书将介绍EDA的常用技术和工具，帮助您培养对数据进行深入挖掘的习惯。 四、 拥抱变化，持续学习 数据技术和分析方法日新月异，保持持续学习的心态至关重要。本书旨在为您打下坚实的基础，让您能够更好地适应未来的变化。我们将鼓励您： 保持好奇心： 对数据保持天生的好奇心，主动去探索和提问。 实践出真知： 理论学习固然重要，但动手实践更能加深理解。尝试将书中的理念应用到实际项目中，即使是小规模的数据集。 关注行业动态： 了解数据分析领域的最新技术、工具和趋势。 跨领域学习： 数据分析往往需要结合具体的业务领域知识，因此鼓励您跨领域学习，将数据分析能力与您的专业相结合。 《数据驱动的智慧：解锁信息时代的无限可能》不是一本堆砌技术术语的百科全书，而是一本陪伴您踏上数据分析之旅的向导。它将帮助您从“看到数据”进化到“理解数据”，再到“用数据驱动决策”，最终实现以数据赋能智慧，解锁信息时代的无限可能。无论您是初入数据领域的新手，还是希望深化理解的实践者，本书都将为您提供宝贵的启示和实用的指引。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书的理论深度把握得非常精准，它成功地在“浅尝辄止”和“晦涩难懂”之间找到了一个绝佳的平衡点。作者没有简单地罗列API的使用方法，而是花了大量的篇幅去解释底层原理，例如数据分区、容错机制和分布式计算模型是如何协同工作的。读完相关章节，我对那些曾经模糊不清的分布式系统的核心概念有了豁然开朗的感觉。尤其是在介绍某个算法的优化时，作者会追溯到其数学基础，这种严谨性让人对所学知识的理解更加牢固，不再是停留在“调用函数”的表面层次。这种深挖源头的写作风格，非常适合那些希望从根本上掌握技术的读者，它培养的不是操作员，而是能够设计和优化系统的架构师思维。这种对底层逻辑的尊重和深入探讨，是这本书价值最核心的体现之一。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例分析部分简直是教科书级别的示范，每一个项目都紧密贴合实际工业场景，让人感觉不是在读理论，而是在真实环境中操作。我注意到作者在选取案例时，特地覆盖了数据采集、存储、处理到可视化的全流程，这对于系统性地理解大数据生态非常有帮助。更难得的是，不仅仅是展示了“如何做”，更深入地剖析了“为什么这么做”。比如，在处理某个特定性能瓶颈时，作者详细对比了两种不同架构的优劣势和适用场景，这种深层次的思考和权衡过程，远比单纯的代码堆砌更有价值。对于初学者来说，这些详尽的步骤指导可以让他们快速上手，而对于有经验的工程师，这些实战中的“坑”和“解法”则是宝贵的经验财富。我甚至将书中提到的几个核心项目在自己的工作环境中复现和调整，发现效果立竿见影，证明了其强大的实操性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常平易近人，尽管主题是前沿技术，但作者的表达方式却充满了引导性和鼓励性。它读起来更像是一位经验丰富的专家在旁边耐心指导，而不是冰冷的文档。作者善于使用生动的比喻来解释抽象的概念，比如用“高速公路”和“小路”来类比数据传输的不同路径选择，一下子就让复杂的网络拓扑问题变得形象起来。即便是面对一些复杂的并发控制问题，作者的叙述逻辑也清晰流畅，让人感到亲近且易于接受。这种温和而坚定的教学态度，极大地降低了学习曲线的陡峭程度，让那些对大数据领域抱有敬畏之心的读者，也能建立起学习的信心。它成功地将“高深莫测”的技术，转化成了“触手可及”的学习目标。

评分☆☆☆☆☆

与其他同类书籍相比，这本书的作者团队展现出了令人钦佩的跨领域整合能力。它不仅仅是关于某一个工具的说明手册，更像是一份构建完整大数据平台的蓝图。我惊喜地发现，作者巧妙地将数据治理、安全规范等软性但至关重要的内容，融入到了技术实现细节之中。例如，在讨论数据管道构建时，他们不仅提到了如何高效传输数据，还同步讨论了数据脱敏和权限控制的实现方式，这在很多只关注性能指标的技术书中是很少见的。这种全局观使得整本书的知识体系非常完备，它引导读者跳出单一工具的局限，去思考一个健壮、可靠、合规的大数据系统应有的样子。这种系统化的思维训练，对于提升个人的综合技术视野有着不可估量的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版真是让人眼前一亮，细节之处见真章。装帧设计很有质感，拿在手里沉甸甸的，翻开内页，纸张的触感也很舒服，长时间阅读眼睛不容易疲劳。尤其是章节之间的过渡页和图示的设计，色彩搭配得恰到好处，既专业又不失美观。我特别欣赏作者在排版上对逻辑关系的梳理，那些复杂的概念，通过清晰的层级结构和恰当的留白，变得一目了然。作者似乎很注重读者的阅读体验，很多地方都做了人性化的处理，比如关键术语的标注和重要代码块的突出显示，这些小细节极大地提升了学习效率。在很多技术书籍中，排版往往被忽视，但这本书显然在这方面下了大功夫，让人在学习技术知识的同时，也能享受到阅读的乐趣，这绝对是加分项。这本书的印刷质量也无可挑剔，字迹清晰锐利，色彩还原度高，即使是复杂的图表也毫无模糊之感。

评分☆☆☆☆☆

棒棒的。很快就收到了，并且价格比~便宜，发货又快，物流也快！希望完美考过！

评分☆☆☆☆☆

感觉书挺好的，适合数据分析方向的初学者，很多统计学方面的相关知识，也是一些基本的概念，也有一些案例，可以下个SPSS,跟着书上的一些内容学一下SPSS.

评分☆☆☆☆☆

包装很好，物流很快，装订精致，是快速学习数据分析的不二选择！

评分☆☆☆☆☆

书不错还有封装。不过还没看呢。打算后面在看。

评分☆☆☆☆☆

图UFO努力咯偶咯摸我摸了咯哦哦哦

评分☆☆☆☆☆

很不错，业余学习一下！

评分☆☆☆☆☆

书很好，物流也很快，内容很好，值得一看，啦啦，数据分析入门教程

评分☆☆☆☆☆

收到书稍微看了一下，对第17章内容很感兴趣，所以就打开看，oh no，目录显示附录的页码是500页，目录中第18章的页码也有489，495页的，可是翻书一看，最后一页是445页，果断打电话给客服，客服看了书的介绍说也是只有445页，后来客服也积极跟出版商什么沟通，同意换货，可是等了几天收到的也是一样，只有445页，后来又仔细看了一下目录，不小心看到了17章，18章，附录A后面都写着「博文视点官方网站下载」，-_-!无语！，到了博文视点网站确实可以下载到相关内容，可是我觉的真的不满意这样的做法。

评分☆☆☆☆☆

包装保护的很好，速度也快，准备学习！