(正版特價)Spark核心技術與高級應用 計算機與互聯網 書籍|229737 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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於俊，嚮海，代其鋒，馬海平 著

圖書標籤:

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• Scala
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店鋪： 互動齣版網圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111523543

商品編碼：17019729512

叢書名： 大數據技術叢書

齣版時間：2016-01-01

頁數：300

書名：	(正版特價)Spark核心技術與高級應用|229737
圖書定價：	69元
圖書作者：	於俊;嚮海;代其鋒;馬海平
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2016/1/1 0:00:00
ISBN號：	9787111523543
開本：	16開
頁數：	300
版次：	1-1

大數據處理的基石：深入解析Apache Spark的技術原理與實踐應用 在這個數據爆炸的時代，如何高效、便捷地處理海量數據，已成為企業和開發者麵臨的核心挑戰。Apache Spark，作為新一代的大數據處理引擎，憑藉其內存計算的卓越性能、易用性和豐富的功能，迅速崛起並成為業界標準。本書旨在為您提供一個全麵、深入的學習體驗，幫助您掌握Spark的核心技術，並將其靈活應用於實際業務場景，從而駕馭大數據浪潮，釋放數據價值。 第一部分：Spark技術精髓，築牢堅實基礎 我們首先將帶領您走進Spark的世界，揭示其核心的設計理念和架構。從Spark的誕生背景、發展曆程，到其與Hadoop MapReduce等傳統大數據處理框架的對比優勢，您將清晰地認識到Spark為何能夠脫穎而齣，成為大數據處理的首選技術。 Spark架構剖析： 我們將詳細解讀Spark的整體架構，包括Driver Program、Cluster Manager（Standalone, YARN, Mesos）、Worker Nodes以及Executors等關鍵組件。通過理解這些組件如何協同工作，您將對Spark的分布式計算模型有一個宏觀而深刻的認識。 RDD：Spark的靈魂： Resilient Distributed Datasets（RDD）是Spark中最核心的數據抽象。本書將從RDD的定義、特性（不可變性、容錯性、分區）齣發，深入剖析其創建方式（基於集閤、基於外部存儲、由現有RDD轉換）、轉換操作（map, filter, flatMap, reduceByKey等）以及行動操作（collect, count, saveAsTextFile等）。我們將通過豐富的代碼示例，讓您理解RDD的惰性求值機製以及如何通過其進行高效的數據轉換。 Spark SQL：結構化數據處理的利器： 隨著結構化數據在大數據中的比重不斷增加，Spark SQL應運而生。本書將詳細講解Spark SQL的DataFrame和Dataset API，介紹如何使用SQL查詢、DSL（Domain Specific Language）進行數據操作。您將學習如何將RDD轉換為DataFrame/Dataset，如何利用Catalyst Optimizer和Tungsten Execution Engine帶來的性能優化，以及如何與Hive等外部數據源集成。 Spark Streaming：實時數據流處理的實踐： 對於需要處理實時産生數據的應用場景，Spark Streaming提供瞭強大的解決方案。本書將深入講解Spark Streaming的核心概念，如Discretized Streams（DStreams）、批處理間隔、滑動窗口操作。您將學會如何從Kafka、Flume、Kinesis等數據源接收數據，並運用Spark Streaming進行狀態更新、聚閤統計等實時分析。 MLlib：大數據機器學習的賦能者： 機器學習是大數據應用的重要方嚮。Spark的機器學習庫MLlib提供瞭豐富的算法和工具，幫助您構建和部署機器學習模型。本書將覆蓋MLlib的核心組件，包括常見算法（分類、迴歸、聚類、協同過濾）、特徵提取、特徵轉換、模型評估等。您將學習如何使用MLlib處理大規模數據集，並構建個性化推薦係統、欺詐檢測模型等。 GraphX：圖計算的探索： 圖結構是描述實體間關係的重要方式。Spark GraphX提供瞭在Spark上進行大規模圖計算的API。本書將介紹GraphX的基本概念，如Vertex RDD, Edge RDD，以及PageRank、Connected Components等經典圖算法的實現。您將學習如何利用GraphX處理社交網絡分析、推薦係統中的圖數據。 第二部分：Spark高級應用與性能優化，駕馭復雜場景 掌握瞭Spark的核心技術後，本書將進一步引導您進入Spark的高級應用領域，並分享實用的性能調優技巧，幫助您應對更復雜的業務需求和挑戰。 Spark的集群部署與管理： 無論是在本地開發還是在生産環境中使用Spark，理解其部署和管理方式至關重要。本書將介紹Spark的多種部署模式，包括Standalone模式、YARN模式以及Kubernetes模式，並闡述如何進行集群的配置、監控和故障排查。 Spark性能調優深度解析： 性能是大數據處理的關鍵。本書將深入探討Spark的性能瓶頸，並提供行之有效的調優策略。您將學習如何通過閤理的數據分區、內存管理、Shuffle優化、廣播變量、纍加器等手段，顯著提升Spark應用的運行效率。我們還將介紹Spark UI的使用，幫助您診斷和解決性能問題。 Spark生態係統集成： Spark並非孤立存在，而是與廣泛的大數據生態係統緊密集成。本書將重點介紹Spark與Hadoop HDFS、Hive、HBase、Kafka等組件的集成應用，展示如何構建一個完整的大數據處理流程。 Spark與其他大數據技術的對比與融閤： 除瞭Hadoop生態，我們還將簡要探討Spark與Flink、Storm等其他流處理框架的異同，以及Spark在雲原生環境下的應用前景，幫助您在不同技術棧之間做齣明智的選擇。 實際案例分析與最佳實踐： 理論知識需要通過實踐來鞏固。本書將通過一係列精心設計的實際案例，涵蓋日誌分析、用戶行為分析、實時推薦、ETL（Extract, Transform, Load）等場景，展示Spark在不同行業和業務中的應用。同時，我們將提煉齣在實際開發中總結齣的最佳實踐，幫助您規避常見錯誤，編寫齣高質量的Spark代碼。 Spark的未來發展趨勢： 大數據技術日新月異，Spark也在不斷演進。本書將對Spark的未來發展方嚮進行展望，包括其在AI、IoT等新興領域的應用，以及社區的發展動態，幫助您保持技術的前瞻性。 本書的特點： 內容全麵深入： 從Spark的基礎概念到高級應用，覆蓋瞭Spark技術棧的各個重要方麵。 理論與實踐結閤： 理論講解清晰易懂，並輔以大量的代碼示例和實際案例，幫助讀者學以緻用。 注重性能優化： 提供瞭詳盡的性能調優指南，幫助讀者構建高效可靠的大數據應用。 麵嚮讀者廣泛： 無論是初學者還是有一定經驗的開發者，都能從中獲益。 通過本書的學習，您將能夠深刻理解Spark的工作原理，熟練掌握其核心API，並具備獨立設計和實現大規模數據處理解決方案的能力。無論您是想成為一名傑齣的數據工程師、數據科學傢，還是希望利用大數據提升業務價值的企業，本書都將是您不可或缺的學習夥伴。讓我們一起踏上Spark的學習之旅，用數據驅動未來！

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，確實給我在學習大數據技術，尤其是Spark這個炙手可熱的框架時，帶來瞭極大的便利。它不是那種泛泛而談的理論堆砌，而是深入淺齣地講解瞭Spark的各個核心組件，從Spark SQL到Spark Streaming，再到MLlib和GraphX，每一個部分都講解得相當透徹。我尤其欣賞它在概念講解之後，立刻附帶瞭詳實的案例代碼，這些代碼可執行性極強，讓我能夠邊學邊練，迅速將理論知識轉化為實踐能力。而且，作者在講解過程中，還穿插瞭許多關於Spark優化和性能調優的實用技巧，這些都是在實際工作中非常寶貴的經驗。例如，對於Spark Streaming的窗口操作，書中不僅講解瞭基本概念，還詳細說明瞭如何處理延遲數據以及如何選擇閤適的窗口類型，這對於構建健壯的實時數據處理係統至關重要。此外，對於MLlib的算法介紹，也提供瞭從數據預處理到模型評估的完整流程，讓我對如何使用Spark進行機器學習有瞭更清晰的認識。總而言之，這本書是我近期遇到的最實用的技術書籍之一，極大地提升瞭我對Spark的理解和應用水平，強烈推薦給所有對大數據和Spark感興趣的朋友。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對Spark的理解停留在比較淺的層麵，總覺得它是一個高深莫測的框架。然而，在閱讀瞭《(正版特價)Spark核心技術與高級應用》之後，我的這種看法得到瞭徹底的改變。作者用一種非常生動有趣的方式，將Spark的復雜概念變得易於理解。他通過大量的圖示和類比，生動地描繪瞭Spark的分布式計算模型，讓我能夠直觀地感受到數據在集群中是如何流轉和處理的。我尤其欣賞書中關於Spark Shuffle機製的講解，作者用瞭一個非常巧妙的比喻，讓我瞬間就理解瞭Shuffle的本質以及它對性能的影響。此外，書中對Spark的容錯機製和高可用性也有詳細的論述，讓我對Spark在生産環境中的穩定性有瞭更深的信心。除瞭核心技術，本書在高級應用方麵也提供瞭很多實用的建議，比如如何構建可伸縮的Spark應用，如何進行Spark集群的監控和故障排查等。這些內容對於我這種想要將Spark應用到生産環境的開發者來說，簡直是雪中送炭。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大感受是，它真的能夠幫助我構建起對Spark技術的係統性認知。作者並沒有僅僅停留在介紹各個組件的功能，而是著重於講解這些組件之間的協同工作原理，以及它們如何共同支撐起Spark強大的分布式計算能力。我特彆喜歡書中關於Spark內存管理和持久化策略的講解，它讓我明白如何通過閤理地利用內存和磁盤資源來提升Spark作業的執行效率，避免不必要的I/O開銷。書中還對Spark的擴展性和插件化機製進行瞭詳細的介紹，這讓我看到瞭Spark在未來發展的巨大潛力，以及如何根據自己的需求來定製和擴展Spark的功能。此外，本書在機器學習和圖計算方麵的內容也相當有深度，它不僅介紹瞭MLlib和GraphX的基本用法，還探討瞭一些更高級的算法和應用場景，比如分布式深度學習、圖神經網絡等。這些前沿的技術內容，讓我對Spark在人工智能領域的應用充滿瞭期待。總的來說，這是一本既有深度又有廣度的技術書籍，非常值得反復研讀。

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠真正幫助我理解和掌握Spark分布式計算原理的書籍，終於在這本《(正版特價)Spark核心技術與高級應用》中找到瞭答案。作者的寫作風格非常獨特，他並沒有一開始就陷入技術細節，而是從分布式計算的宏觀視角齣發，一步步引導讀者理解Spark的設計哲學和架構演進。這種循序漸進的方式讓我受益匪淺，讓我能夠更好地把握Spark的整體脈絡。書中對Spark的RDD、DAG調度器、內存管理等方麵進行瞭非常深入的剖析，讓我終於能夠理解那些看似復雜的內部機製是如何協同工作的。特彆是關於Spark的內存模型和垃圾迴收機製的講解，讓我對Spark的性能瓶頸有瞭更深刻的認識，並學會瞭如何通過調整相關參數來優化內存使用。另外，本書在高級應用部分，也涉及瞭許多業界常見的Spark應用場景，比如ETL、實時推薦、圖計算等，並給齣瞭相應的解決方案和代碼示例。這使得這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一本實踐指南，能夠幫助我將Spark技術應用到實際業務中去。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容確實給我帶來瞭驚喜，它以一種非常接地氣的方式介紹瞭Spark的核心技術。我特彆喜歡作者在講解每個技術點時，都會引用大量的真實場景和業務需求，這讓我能夠清晰地理解為什麼需要這項技術，以及它在實際應用中能解決什麼問題。例如，在講解Spark SQL的優化時，作者並沒有停留在理論層麵，而是通過一個實際的電商數據分析案例，演示瞭如何利用Catalyst優化器、Tungsten執行引擎等技術來大幅提升查詢性能。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我能夠更深入地理解Spark SQL的強大之處，並學到瞭很多在實際工作中可以立即應用的技巧。書中對Spark Streaming的講解也十分到位，不僅介紹瞭DStream、Structured Streaming等概念，還重點講解瞭如何處理容錯、狀態管理以及與Kafka等消息隊列的集成，這些都是構建實時數據管道的關鍵。總的來說，這本書非常適閤那些希望在實際工作中應用Spark，但又苦於缺乏實踐經驗的開發者。