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夏俊鸾等著 著

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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121250811

商品编码：1462759606

出版时间：2015-01-01

作  者:夏俊鸾 等 著 定  价:65 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2015年01月01日 页  数:336 装  帧:平装 ISBN:9787121250811 优选首部全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的技术书籍俯览未来大局，不失精细剖析，呈现一个现代大数据框架的架构原理和实现细节透彻讲解Spark原理和架构，以及部署模式、调度框架、存储管理及应用监控等重要模块Spark生态圈深度检阅：SQL处理Shark和SparkSQL、流式处理SparkStreaming、图计算Graphx及内存文件系统Tachyon。 ●第1章Spark系统概述1
●1.1大数据处理框架1
●1.2Spark大数据处理框架3
●1.2.1RDD表达能力3
●1.2.2Spark子系统4
●1.3小结7
●
●第2章SparkRDD及编程接口9
●2.1Spark程序“HelloWorld”9
●2.2SparkRDD12
●2.2.1RDD分区（partitions）13
●2.2.2RDD优先位置（preferredLocations）13
●2.2.3RDD依赖关系（dependencies）15
●2.2.4RDD分区计算（compute）19
●2.2.5RDD分区函数（partitioner）20
●2.3创建操作23
●2.3.1集合创建操作23
●2.3.2存储创建操作23
●2.4转换操作26
●2.4.1RDD基本转换操作26
●部分目录

内容简介

本书以Spark0.9版本为基础进行编写，是一本全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的书籍，是靠前首本深入介绍Spark原理和架构的技术书籍。主要内容有Spark基础功能介绍及内部重要模块分析，包括部署模式、调度框架、存储管理以及应用监控；同时也详细介绍了Spark生态圈中其他的软件和模块，包括SQL处理引擎Shark和SparkSQL、流式处理引擎SparkStreaming、图计算框架Graphx以及分布式内存文件系统Tachyon。本书从概念和原理上对Spark核心框架和生态圈做了详细的解读，并对Spark的应用现状和未来发展做了一定的介绍，旨在为大数据从业人员和Spark爱好者提供一个更深入学习的平台。

本书适合任何大数据、Spark领域的从业人员阅读，同时也为架构师、软件开发工程师和大数据爱好者展现了一个现代大数据框架的架构原理和实现细节。相信通过学习本等
夏俊鸾 等 著 夏俊鸾，现任阿里巴巴数据平台部不错技术专家，ApacheSpark项目Committer，曾就职于英特尔亚太研发中心，微博账号@Andrew-Xia。
刘旭晖，现任蘑菇街数据平台资历架构师（花名天火），曾就职于英特尔亚太研发中心大数据软件部，Spark/Hadoop/Hbase/Phoenix等众多大数据相关开源项目的积极贡献者。乐于分享，著有CSDN博客。
邵赛赛，英特尔亚太研发有限公司开发工程师，专注于大数据领域，开源爱好者，现从事Spark相关工作，Spark代码贡献者。
程浩，英特尔大数据技术团队软件工程师，Shark和SparkSQL活跃开发者，致力于SQLo等     2009年的时候，Netflix公司举办了一个叫作NetflixPrize的推荐算法比赛。这个比赛匿名公布了Netflix五十万用户对近两万部电影的一亿个评分数据，希望参赛者能够开发出更好的推荐算法，以提高推荐系统的质量。这个比赛的奖金有一百万美元。一百万美元看似很多，但是和一个更好的推荐算法给Netflix带来的效益相比，实则九牛一毛。高昂的奖金和Netflix提供的真实数据吸引了不少的参赛者，其中也包括了来自加州大学伯克利分校（UCBerkeley）的博士生LesterMackey。Lester师从机器学习领域泰斗MichaelJordan，在一个叫作AMPLab的大数据实验室里进行博士研究。AMPLab和大多数学术界实验室不同的地方在于实验室内有多个教授和他们带领的学生一起合作。这些研究人员来自不同的领域，包括机器学习、数据库、计算机网等

《代码的艺术：精通软件开发》 内容简介 《代码的艺术：精通软件开发》是一本面向所有编程爱好者、初级开发者以及寻求提升自身技术深度和广度的资深工程师的权威指南。本书并非仅仅罗列语法规则或工具用法，而是深入剖析了软件开发的核心理念、最佳实践以及那些能够将普通代码转化为优雅、高效、可维护的艺术品的关键原则。它旨在帮助读者建立起一套坚实的编程哲学，培养“像艺术家一样思考”的编码习惯，从而在快速变化的科技浪潮中，始终保持技术的前瞻性和核心竞争力。 本书的独特之处在于，它将软件开发比作一门精深的艺术，强调了不仅仅是“如何写代码”，更是“为何如此写代码”。从最基础的变量声明、函数设计，到复杂的系统架构、并发处理，每一个环节都融入了对“美学”的追求：清晰的结构、简洁的逻辑、易于理解的表达，以及对性能和稳定性的极致考量。 第一部分：代码的基石——逻辑的严谨与结构的清晰 在这一部分，我们将回归编程的本质，探讨如何构建坚实的代码基础。 逻辑的艺术： 我们将深入研究算法设计中的一些经典模式，例如分治、动态规划、贪心算法等，但重点不在于死记硬背，而是理解它们背后的思维方式，以及如何根据问题特性选择最合适的逻辑路径。我们将通过大量贴近实际的案例，演示如何将抽象的逻辑转化为具体、高效的代码。这包括如何有效地进行问题分解，如何设计出减少冗余和嵌套的决策流程，以及如何利用数据结构来优化逻辑的执行效率。我们将探讨“代码的可读性”与“逻辑的效率”之间的微妙平衡，以及如何在两者之间找到最佳结合点。 结构的优雅： 代码的结构决定了其可读性、可维护性和可扩展性。本书将详细阐述面向对象编程（OOP）和函数式编程（FP）的核心原则，并分析它们在实际项目中的应用场景。我们会深入讲解“高内聚、低耦合”的设计理念，以及如何通过封装、继承、多态等概念来构建模块化、易于管理的系统。对于函数式编程，我们将重点介绍纯函数、不可变性、高阶函数等概念，以及它们如何帮助我们编写更简洁、更易于测试和并行化的代码。本书将提供大量实际代码片段，演示如何应用设计模式（如工厂模式、单例模式、观察者模式等）来解决常见的软件设计问题，并分析不同模式的优劣及适用场景。我们还将讨论代码组织策略，包括如何进行模块化划分、如何命名以及如何编写清晰的文档注释，确保代码的生命周期中始终保持其清晰度和生命力。 第二部分：代码的灵魂——性能的优化与安全的保障 写出能运行的代码只是第一步，能高效、安全地运行的代码才是真正的技术实力。 性能的追求： 性能优化是一个贯穿软件开发始终的话题。本书将从多个维度探讨性能优化的艺术。我们将深入分析时间复杂度和空间复杂度，并教授如何通过算法选择、数据结构优化以及代码重构来显著提升程序的运行效率。我们会探讨各种常见的性能瓶颈，例如I/O操作、内存管理、CPU占用率过高等，并提供针对性的解决方案。本书还将介绍诸如缓存、异步处理、并行计算等高级性能优化技术，并结合实际场景进行讲解，帮助读者理解其原理和应用。我们将强调“度量驱动”的优化方法，即在进行任何优化之前，都应通过有效的性能测试和分析工具来定位问题，避免盲目优化。 安全的艺术： 在当今网络环境下，软件安全的重要性不言而喻。本书将从代码层面出发，深入探讨常见的安全漏洞，如SQL注入、跨站脚本攻击（XSS）、跨站请求伪造（CSRF）等，并提供切实有效的防御策略。我们将讲解输入验证、输出编码、访问控制、加密解密等安全编程的最佳实践。本书还会涵盖内存安全问题，例如缓冲区溢出、野指针等，并介绍如何利用语言特性和工具来规避这些风险。此外，我们将讨论安全的代码审查流程，以及如何利用静态分析工具和动态测试来发现和修复潜在的安全隐患。本书强调“安全左移”的理念，即从软件开发的早期阶段就融入安全考量，将安全视为一种内在品质，而非事后弥补。 第三部分：代码的演进——测试的坚守与重构的智慧 优秀的代码并非一蹴而就，而是需要经过不断的打磨和演进。 测试的实践： 测试是保证代码质量的基石。本书将全面介绍单元测试、集成测试、端到端测试等不同层次的测试方法，并讲解如何编写高质量、高覆盖率的测试用例。我们将深入探讨测试驱动开发（TDD）和行为驱动开发（BDD）等敏捷开发中的测试理念和实践，并分析它们如何提升开发效率和代码质量。本书将介绍各种主流的测试框架和工具，并提供实际的演示，帮助读者掌握编写和运行测试的技巧。我们还会讨论如何进行有效的错误处理和异常捕获，以及如何利用日志记录来辅助故障排查。强调测试的持续性，以及如何将其融入持续集成/持续部署（CI/CD）流程中，确保代码在每一次迭代中都能保持健壮。 重构的精髓： 随着项目的发展，代码难免会变得陈旧、复杂，甚至出现“技术债务”。重构是保持代码健康生命力的重要手段。本书将详细阐述重构的定义、原则和常见的重构手法，例如提取函数、移动字段、替换继承为组合等。我们将讲解如何识别代码中的“坏味道”，以及如何通过一系列小步、安全的重构来逐步改善代码的结构和可读性，同时确保原有功能的正确性。本书将强调重构的时机和策略，以及如何平衡重构的投入与产出。通过丰富的案例分析，读者将学会如何在不影响项目进度的情况下，对现有代码进行有效的“美容”和“优化”，使其焕发新的生命力，为未来的发展奠定坚实基础。 第四部分：代码的协作——版本控制与团队的共识 软件开发往往是团队协作的产物，有效的协作机制是项目成功的关键。 版本控制的体系： 版本控制系统是现代软件开发的必备工具。本书将深入讲解Git等主流版本控制系统的核心概念和工作流程，包括提交、分支、合并、冲突解决等。我们将探讨Gitflow等分支模型，以及如何根据项目需求选择合适的版本管理策略。本书还将介绍代码审查（Code Review）的流程和重要性，以及如何通过协作来提升代码质量和知识共享。我们将讨论如何利用Issue Tracker和Project Management Tools来管理开发任务和跟踪进度，从而确保团队成员之间的信息同步和高效协作。 《代码的艺术：精通软件开发》不仅仅是一本技术书籍，更是一本关于如何培养严谨思维、追求卓越品质、拥抱变化并与团队高效协作的开发哲学指南。无论您是初学者还是经验丰富的开发者，本书都将为您提供宝贵的见解和实用的技巧，帮助您在软件开发的道路上不断精进，最终创作出真正意义上的“代码的艺术品”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，采用了深邃的蓝色背景，搭配着简洁却充满科技感的金色标题“Spark 大数据处理技术”。翻开书页，一股淡淡的油墨香扑鼻而来，让人立刻进入了一种沉浸式的阅读体验。第一眼看到目录，就被其内容的广度和深度所震撼。它不仅仅停留在概念的介绍，而是深入到Spark的核心架构、分布式计算原理、数据处理的各个环节，甚至还涵盖了Spark生态系统中各个组件的协同工作方式。我尤其对其中关于Spark SQL的章节印象深刻，作者用非常易懂的语言解释了Spark SQL的查询优化机制，并且通过大量的代码示例，一步步地演示了如何利用Spark SQL进行复杂的数据分析和查询。书中对RDD、DataFrame和Dataset这三种核心数据抽象的讲解也十分到位，清晰地阐述了它们之间的区别、联系以及各自的适用场景。此外，对于Spark Streaming在实时数据处理方面的应用，作者也进行了详尽的阐述，包括窗口操作、状态管理等关键技术的实现原理和实际应用案例。整本书的结构逻辑清晰，从基础概念到高级特性，循序渐进，非常适合想要深入了解Spark技术栈的读者。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的技术书籍，应该能够帮助读者建立起对技术的“感觉”，而不仅仅是记忆几个API。这本书在这方面做得非常成功。它不仅仅是教你如何使用Spark，更是让你理解Spark的设计理念和核心价值。作者在讲解Spark的演进历程时，穿插了许多关于分布式系统设计的思考，让我能够从更宏观的角度去理解Spark的优势所在。我特别喜欢书中关于Spark的内存模型和垃圾回收机制的分析，这对于理解Spark的内存消耗和性能瓶颈至关重要。书中对Spark的Streaming组件的讲解也十分透彻，详细阐述了微批处理的原理、状态管理的重要性以及如何处理乱序数据和容错。此外，书中还提供了一些关于Spark集群部署和维护的实用建议，这对于将Spark应用于生产环境非常有帮助。读完这本书，我感觉自己对Spark的掌握程度又提升了一个档次，而且对大数据处理技术的发展方向也有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常独特，它不像很多技术书籍那样枯燥乏味，而是充满了启发性和思考性。作者在讲解Spark的分布式计算模型时，并没有直接给出晦涩难懂的理论，而是从实际问题出发，引导读者思考“为什么需要分布式计算”、“分布式计算的核心挑战是什么”，然后自然而然地引出Spark的解决方案。我特别喜欢书中关于“弹性分布式数据集 (RDD)”的讲解，作者用非常形象的比喻，将RDD的容错性和不可变性描绘得淋漓尽致，让人能够深刻理解其设计的哲学。书中也穿插了一些关于大数据行业发展趋势的思考，让我不仅仅局限于技术本身，还能对整个领域有一个更宏观的认识。例如，作者在讨论Spark与Hadoop的关系时，就深刻地剖析了Spark的出现如何改变了大数据处理的格局。这本书的语言也十分流畅，读起来毫无压力，即使遇到一些复杂的概念，也能通过作者的巧妙阐释而豁然开朗。它让我觉得，学习大数据技术，也可以是一件充满乐趣的事情。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是它在实战性上做得非常出色。书中提供的每一个代码示例都经过了精心设计，并且配有详细的解释，让我能够轻松地理解每一个步骤的意图。作者在讲解分布式数据处理的挑战时，并没有回避其中的复杂性，而是选择用一种非常清晰、易于理解的方式来拆解问题，然后逐一提供解决方案。例如，在讲解Shuffle过程时，作者通过图示和代码演示，生动地展现了数据在集群中如何进行重组，以及可能遇到的性能瓶颈。我特别欣赏书中关于Spark性能调优的部分，它不仅仅是罗列了一些通用的调优建议，而是深入分析了Spark内存管理、任务调度、序列化等底层机制，并给出了针对性的优化策略。我尝试着将书中的一些调优技巧应用到我自己的项目中，果然看到了显著的性能提升。书中对于Spark MLlib在机器学习领域的应用也进行了精彩的阐述，从常见的算法实现到模型评估，再到分布式训练的注意事项，都给出了详细的指导。这本书就像是一位经验丰富的大数据工程师，手把手地教你如何驾驭Spark这匹“烈马”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期，它为我打开了认识Spark技术的一个全新的视角。我一直以为自己对Spark已经有了初步的了解，但读了这本书之后，我才发现自己之前接触的只是冰山一角。书中关于Spark的容错机制、任务调度策略、内存管理细节的讲解，让我对Spark的健壮性和高效性有了更深的认识。特别是关于Stages和Tasks的划分，以及DAGScheduler和TaskScheduler的工作原理，作者都进行了非常细致的剖析，让我对Spark作业的执行过程有了非常清晰的理解。书中还涉及到了一些Spark与Kafka、HDFS等其他大数据组件的集成实践，这些内容对于构建完整的大数据处理流程非常有价值。我尤其对书中关于Spark的二次开发和自定义算子部分的讲解感到兴奋，它为我提供了进一步扩展Spark功能的思路和方法。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一部关于Spark的百科全书，让我能够从中汲取源源不断的知识养分。

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书挺好的

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很好

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本来以为是正版打折的，结果纸张质量不好