【正版】Spark快速数据处理 系统讲解Spark的数据处理工具及使用方法 为快速编写高效 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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ISBN：9787111463115

商品编码：25972515259

丛书名： Spark快速数据处理

出版时间：2014-04-01

机工 spark快数数据处理
	定价	29.00
	出版社	机械工业出版社
	版次	第1版第1次印刷
	出版时间	2014年05月
	开本	大32开
	作者	（美）凯洛 著，余璜 张磊 译
	装帧	平装
	页数	114
	字数	---
	ISBN编码	9787111463115

Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持内存计算、多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种范式。Spark内存计算框架适合各种迭代算法和交互式数据分析，能够提升大数据处理的实时性和准确性，现已逐渐获得很多企业的支持，如、百度、网易、英特尔等公司。

本书系统讲解Spark的使用方法，包括如何在多种机器上安装Spark，如何配置一个Spark集群，如何在交互模式下运行个Spark作业，如何在Spark集群上构建一个生产级的脱机/独立作业，如何与Spark集群建立连接和使用SparkContext，如何创建和保存RDD（弹性分布式数据集），如何用Spark分布式处理数据，如何设置Shark，将Hive查询集成到你的Spark作业中来，如何测试Spark作业，以及如何提升Spark任务的性能。

译者序
作者简介
前言
第1章 安装Spark以及构建Spark集群
1.1 单机运行Spark
1.2 在EC2上运行Spark
1.3 在ElasticMapReduce上部署Spark
1.4 用Chef(opscode)部署Spark
1.5 在Mesos上部署Spark
1.6 在Yarn上部署Spark
1.7 通过SSH部署集群
1.8 链接和参考
1.9 小结
第2章 Sparkshell的使用
2.1 加载一个简单的text文件
2.2 用Sparkshell运行逻辑回归
2.3 交互式地从S3加载数据
2.4 小结
第3章 构建并运行Spark应用
3.1 用sbt构建Spark作业
3.2 用Maven构建Spark作业
3.3 用其他工具构建Spark作业
3.4 小结
第4章 创建SparkContext
4.1 Scala
4.2 Java
4.3 Java和Scala共享的API
4.4 Python
4.5 链接和参考
4.6 小结
第5章 加载与保存数据
5.1 RDD
5.2 加载数据到RDD中
5.3 保存数据
5.4 连接和参考
5.5 小结
第6章 操作RDD
6.1 用Scala和Java操作RDD
6.2 用Python操作RDD
6.3 链接和参考
6.4 小结
第7章 Shark-Hive和Spark的综合运用
7.1 为什么用HiveShark
7.2 安装Shark
7.3 运行Shark
7.4 加载数据
7.5 在Spark程序中运行HiveQL查询
7.6 链接和参考
7.7 小结
第8章 测试
8.1 用Java和Scala测试
8.2 用Python测试
8.3 链接和参考
8.4 小结
第9章 技巧和窍门
9.1 日志位置
9.2 并发限制
9.3 内存使用与垃圾回收
9.4 序列化
9.5 IDE集成环境
9.6 Spark与其他语言
9.7 安全提示
9.8 邮件列表
9.9 链接和参考
9.10 小结

Holden Karau 软件开发工程师，现就职于Databricks公司，之前曾就职于谷歌、、微软和Foursquare等公司。他对开源情有独钟，参与了许多开源项目，如Linux内核无线驱动、Android程序监控、搜索引擎等，对存储系统、推荐系统、搜索分类等都有深入研究。

译者简介
余璜 核心系统研发工程师，OceanBase核心开发人员，对分布式系统理论和工程实践有深刻理解，专注于分布式系统设计、大规模数据处理，乐于分享，在CSDN上分享了大量技术文章。

张磊 Spark爱好者，曾参与分布式OLAP数据库系统核心开发，热衷于大数据处理、分布式计算。

从实用角度系统讲解Spark的数据处理工具及使用方法
手把手教你充分利用Spark提供的各种功能，快速编写高效分布式程序 

第1章 安装Spark以及构建
Spark集群
1.1 单机运行Spark
1.2 在EC2上运行Spark
1.3 在ElasticMapReduce上部署Spark
1.4 用Chef(opscode)部署Spark
1.5 在Mesos上部署Spark
1.6 在Yarn上部署Spark
1.7 通过SSH部署集群
1.8 链接和参考
1.9 小结
本章将详细介绍搭建Spark的常用方法。Spark的单机版便于测试，同时本章也会提到通过SSH用Spark的内置部署脚本搭建Spark集群，使用Mesos、Yarn或者Chef来部署Spark。对于Spark在云环境中的部署，本章将介绍在EC2（基本环境和EC2MR）上的部署。如果你的机器或者集群中已经部署了Spark，可以跳过本章直接开始使用Spark编程。
不管如何部署Spark，首先得获得Spark的一个版本，截止到写本书时，Spark的版本为0.7版。对于熟悉github的程序员，则可以从git://github.com/mesos/spark.git直接复制Spark项目。Spark提供基本源码压缩包，同时也提供已经编译好的压缩包。为了和Hadoop分布式文件系统(HDFS)交互，需要在编译源码前设定相应的集群中所使用的Hadoop版本。对于0.7版本的Spark，已经编译好的压缩包依赖的是1.0.4版本的Hadoop。如果想更深入地学习Spark，推荐自己编译基本源码，因为这样可以灵活地选择HDFS的版本，如果想对Spark源码有所贡献，比如提交补丁，自己编译源码是必须的。你需要安装合适版本的Scala和与之对应的JDK版本。对于Spark的0.7.1版本，需要Scala 2.9.2或者更高的Scala 2.9版本（如2.9.3版）。在写本书时，Linux发行版Ubuntu的LTS版本已经有Scala 2.9.1版，除此之外，近的稳定版本已经有2.9.2版。Fedora 18已经有2.9.2版。Scala官网上的版在选择Spark支持的Scala版本十分重要，Spark对Scala的版本很敏感。.........

探索海量数据，解锁智能未来：下一代数据处理引擎的革命性应用 在这个数据爆炸的时代，如何从纷繁复杂的原始信息中提炼出有价值的洞察，成为企业、研究机构乃至个人都面临的严峻挑战。传统的单机处理方式已捉襟见肘，分布式计算框架应运而生，而其中一颗冉冉升起的新星，正以前所未有的速度和广度，颠覆着我们处理和分析海量数据的模式。这本书，将带领您深入探究这个引领下一代数据处理革命的核心引擎——Spark，全面解析其强大的数据处理能力，并提供一套切实可行的实战指南，助您在瞬息万变的数据浪潮中抢占先机。 一、 告别等待，拥抱即时：Spark的核心优势与架构剖析 您是否还在为漫长的批处理作业而苦恼？是否渴望在实时数据流中捕捉稍纵即逝的商机？Spark的核心优势在于其革命性的内存计算模型，与传统的基于磁盘的MapReduce相比，Spark能够将中间计算结果保存在内存中，极大地缩短了数据处理的延迟。这种“即时”的处理能力，为交互式查询、实时分析以及迭代算法提供了可能。 本书将从最基础的层面，为您揭示Spark的精巧设计。我们将深入剖析Spark的分布式计算架构，包括Driver、Executor、Cluster Manager（如Standalone、YARN、Mesyllium）等关键组件的角色与协作方式。您将理解Spark如何通过RDD（Resilient Distributed Dataset）这一核心抽象，实现数据的分布式存储与弹性容错，以及Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等高级模块如何在此基础上，提供丰富而强大的数据处理能力。我们将详细讲解Spark的DAG（Directed Acyclic Graph）调度器，阐述其如何优化作业执行计划，实现最高效的资源利用。 二、 数据处理的利器：Spark生态系统全面解读 Spark并非孤立存在，它早已构建起一个繁荣而开放的生态系统，与其他大数据组件无缝集成，共同构建起强大的数据处理解决方案。本书将全面展示Spark在这一生态系统中的核心地位，并带领您掌握其关键的应用场景。 Spark SQL：结构化数据处理的王者 对于结构化数据的处理，Spark SQL提供了前所未有的便捷性和效率。我们将深入讲解Spark SQL的查询优化器，介绍其如何将SQL查询转换为Spark执行计划，并利用Catalyst Optimizer进行智能优化。您将学习如何使用Spark SQL进行数据加载、数据转换、复杂查询以及与Hive等数据仓库的集成。从简单的SELECT语句到复杂的JOIN和聚合操作，本书将以大量示例，帮助您熟练掌握Spark SQL的各项功能。 Spark Streaming：实时数据分析的脉搏 在实时数据分析领域，Spark Streaming扮演着至关重要的角色。它能够接收来自Kafka、Flume、Kinesis等数据源的实时数据流，并对其进行高效的处理和分析。我们将详细讲解Spark Streaming的微批次（Micro-batch）处理模型，解释其如何将数据流切分成小批次进行处理，并实现近乎实时的数据洞察。您将学习如何构建实时的ETL（Extract, Transform, Load）管道，实现实时告警、实时推荐系统以及物联网数据监控等应用。 MLlib：构建智能应用的基石 大数据分析的最终目的往往是为了驱动智能决策和构建智能应用。MLlib作为Spark的机器学习库，为开发者提供了丰富的算法和工具，用于构建各类机器学习模型。本书将覆盖MLlib的核心组件，包括监督学习（如分类、回归）、无监督学习（如聚类、降维）、协同过滤以及模型评估等。您将学习如何使用MLlib处理大规模数据集，训练高效的机器学习模型，并将其集成到您的应用中，释放数据的智能潜力。 GraphX：图计算的革新者 图数据在社交网络、推荐系统、生物信息学等领域无处不在。GraphX作为Spark的图计算引擎，为处理和分析图结构数据提供了强大的支持。我们将讲解GraphX的核心概念，如Vertex、Edge、Property Graph，以及Pregel API的强大功能，用于实现PageRank、Connected Components等经典的图算法。您将学习如何构建和操作图数据，解决复杂的图相关问题。 三、 实战为王：掌握Spark的高效编程技巧与优化策略 理论知识的掌握是基础，而将Spark的强大功能转化为实际生产力，则需要精湛的编程技巧和深刻的优化理解。本书将聚焦于实战，为您提供一套全面而深入的Spark高效编程与优化指南。 Scala与Python：Spark的两种主流编程语言 Spark支持Scala和Python两种主流编程语言。我们将分别展示如何使用Scala和Python进行Spark应用程序的开发，帮助您根据项目需求选择最适合的语言。对于Scala，我们将深入讲解其函数式编程特性如何与Spark的RDD API完美结合，实现简洁高效的代码。对于Python，我们将重点介绍PySpark的易用性和强大的生态系统集成能力。 RDD编程：掌握数据处理的基本单元 RDD是Spark的核心抽象，理解RDD的转换（Transformations）和行动（Actions）是掌握Spark编程的关键。我们将详细讲解常用的RDD操作，如map, filter, reduce, groupByKey, join等，并提供大量代码示例，帮助您熟练运用RDD进行各种数据处理任务。 DataFrame与Dataset：面向结构化数据的强大抽象 随着Spark的发展，DataFrame和Dataset作为更高级的抽象，为处理结构化和半结构化数据提供了更高的效率和便捷性。本书将重点讲解DataFrame和Dataset的使用，包括数据加载、Schema推断、DSL（Domain Specific Language）查询以及与Spark SQL的无缝集成。您将学习如何利用这些抽象，编写出更具可读性和性能的Spark代码。 性能优化：解锁Spark的最大潜力 面对海量数据，性能优化是Spark应用成功的关键。本书将深入探讨Spark的性能调优策略，包括： 内存管理： 如何合理配置Spark的内存参数，避免OOM（OutOfMemoryError），提高缓存命中率。 Shuffle优化： 分析Shuffle过程中的性能瓶颈，学习如何通过调整参数、使用Broadcast Join等方式减少Shuffle开销。 数据分区与缓存： 理解数据分区的影响，学习如何进行合理分区，并利用Spark的缓存机制提高重复计算的效率。 代码优化： 识别常见的代码编写误区，学习编写更优化的Spark代码，例如避免不必要的Shuffle、使用高效的算子等。 监控与调试： 掌握Spark Web UI的使用，学会监控作业执行情况，定位和解决性能问题。 四、 案例驱动，学以致用：覆盖广泛的应用场景 本书的另一大特色在于其丰富的实战案例。我们将结合实际生产环境中的典型应用场景，深入剖析Spark如何解决这些问题。 大数据ETL： 构建高效的离线和实时数据处理管道，实现数据清洗、转换和加载。 日志分析： 利用Spark处理海量日志数据，提取关键信息，进行故障排查和用户行为分析。 用户行为分析： 分析用户在网站或应用中的行为数据，构建用户画像，实现个性化推荐。 实时推荐系统： 利用Spark Streaming和MLlib构建能够实时更新和提供个性化推荐的系统。 金融欺诈检测： 基于Spark的机器学习能力，构建能够实时检测金融欺诈行为的系统。 物联网数据处理： 接收和分析海量的物联网设备数据，实现设备状态监控和异常告警。 社交网络分析： 利用GraphX分析社交网络数据，挖掘用户关系，发现社区结构。 通过这些贴近实际的案例，您将不仅能够理解Spark的强大功能，更能掌握如何将其应用于解决您自己的实际问题。 五、 展望未来，拥抱创新：Spark的持续演进与前沿趋势 大数据技术正以前所未有的速度发展，Spark作为其中的领军者，也在不断推陈出新。本书将带您了解Spark的最新发展动态，包括： Structured Streaming： Spark 2.x 带来的革新，统一了批处理和流处理的API，进一步简化了实时数据处理的开发。 Project Tungsten： Spark 内部重构项目，旨在大幅提升Spark的性能和内存效率。 AI与Spark的融合： 探讨Spark在深度学习、AI模型训练等前沿领域的应用。 云原生Spark： 了解Spark在Kubernetes等云原生环境中的部署和管理。 掌握Spark，意味着您已经站在了大数据处理技术的前沿。这本书将是您探索海量数据、解锁智能未来，并在瞬息万变的数据领域保持竞争力的宝贵资源。无论您是希望提升现有数据处理能力的技术人员，还是渴望投身大数据领域的初学者，亦或是希望构建下一代智能应用的开发者，本书都将是您不可或缺的指南。现在，就跟随我们，一起踏上Spark的学习之旅，释放数据的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织得非常棒，就像一个经验丰富的老兵在手把手地教你如何驾驭Spark这艘数据处理的巨轮。首先，它并没有一上来就堆砌大量的理论，而是从一个“为什么需要Spark”的宏观视角切入，巧妙地解释了Spark解决大数据处理痛点的优势。然后，作者非常接地气地介绍了Spark的核心架构，通过生动的比喻，让我这个对分布式系统不是特别精通的读者也能很快理解Spark的Master-Worker模式、RDD的惰性计算、DAG调度器等关键概念。 让我印象深刻的是，书中对Spark SQL部分的讲解，简直是业界良心。它不仅涵盖了SQL API和DataFrame API，还详细介绍了Spark Catalyst优化器的工作原理，以及如何通过SQL语句来优化查询性能。我之前在处理复杂的JOIN操作时常常感到力不从心，这本书提供的优化策略，比如谓词下推、列裁剪等，让我豁然开朗，实践后效果立竿见影。此外，对于Spark Streaming的讲解，作者也花了大量篇幅，从微批处理到Exactly-Once语义，层层递进，并且提供了实用的实时数据处理场景的应用示例，这对于需要构建实时数据管道的开发者来说，绝对是宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常平实，但又充满了专业性，没有那些华而不实的术语堆砌，读起来非常顺畅。作者仿佛是一位经验丰富的老前辈，耐心细致地引导读者一步步走进Spark的世界。从最基础的安装部署，到深入理解Spark的内存模型和工作原理，再到各个组件的详细应用，这本书都做得非常到位。 我尤其喜欢书中对于Spark Shell和PySpark的讲解。它不仅介绍了基本的交互式查询方式，还演示了如何利用Python API来构建复杂的Spark应用程序。对于我这种更习惯使用Python进行开发的开发者来说，这简直是福音。书中提供的各种数据转换、聚合、UDF（用户自定义函数）的写法，都非常实用，我能够在实际项目中快速落地。此外，书中对Spark Streaming如何处理实时数据流的讲解，也让我受益匪浅，特别是关于窗口函数和状态管理的内容，为我设计可靠的实时数据处理系统提供了坚实的基础。这本书确实为我打开了Spark的“任意门”。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对技术细节有着“锱铢必较”追求的数据工程师，这本书在技术深度和广度上都给了我很大的惊喜。它没有停留在API的简单罗列，而是深入到Spark底层的实现原理。例如，在讲解RDD的容错机制时，作者不仅解释了Lineage的概念，还详细阐述了Spark如何通过DAG来重建丢失的分区，这对于理解Spark的健壮性至关重要。 我特别欣赏书中关于Spark MLlib的章节。它并没有仅仅介绍几个算法的API，而是花了相当大的篇幅去讲解如何选择合适的模型，如何进行特征工程，以及如何评估模型性能。比如，在讲解分类算法时，书中对逻辑回归、决策树、随机森林等算法的优缺点进行了对比分析，并提供了在实际场景中如何根据数据特点来选择最优算法的建议。此外，书中还涉及到一些更高级的主题，如分布式机器学习的挑战、模型持久化与加载、以及如何与外部库集成等，这些都极大地扩展了我的视野，让我对Spark在大规模机器学习方面的应用有了更深的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受就是“实用”和“全面”。它不仅仅是一本技术手册，更像是一本实战指南。作者在讲解Spark的各个组件时，都紧密结合了实际的应用场景，通过丰富的代码示例，将抽象的概念具象化。我发现书中提供的许多代码片段，可以直接复制到我的开发环境中进行测试和学习，这大大缩短了学习的周期。 特别值得一提的是，书中对Spark生态系统的讲解也非常到位。除了核心的Spark组件，它还涉及了Spark与Hadoop HDFS、YDFS、Hive、Kafka等常见大数据组件的集成方法，以及如何利用Spark进行ETL、流式处理、图计算和机器学习任务。这种宏观的视角让我能够更好地理解Spark在整个大数据技术栈中的位置和作用，也为我解决更复杂的数据处理问题提供了思路。这本书就像一本“武功秘籍”，把Spark的各项“绝技”都一一传授给了我，让我能够信心满满地去迎接各种数据挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是一场及时雨！作为一个在数据分析领域摸爬滚打多年的从业者，我深切体会到传统批处理方式的局限性，特别是在面对日益增长的海量数据时，效率低下常常成为瓶颈。而Spark，作为一款强大的分布式计算引擎，早就引起了我的高度关注。然而，市面上关于Spark的书籍，有的过于理论化，难以实践；有的则过于零散，不成体系。直到我翻开这本《【正版】Spark快速数据处理》，才感觉终于找到了“对症下药”的良方。 书中的讲解逻辑清晰，循序渐进，从Spark的基本概念、架构原理，到核心组件如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX的深入剖析，都做到了深入浅出。我尤其喜欢它在讲解每个组件时，都会结合实际的案例和代码示例。例如，在讲到Spark SQL时，书中不仅介绍了DataFrame和Dataset的API，还提供了如何利用Spark SQL进行数据查询、转换和优化的详尽指导，并且这些案例都非常贴近实际工作场景，我可以直接拿来参考和修改。书中对于一些关键的性能调优技巧，比如Shuffle调优、内存管理、算子选择等，也做了非常细致的阐述，这些都是我过去在实践中经常遇到的难题，通过学习这本书，我学到了很多行之有效的解决方案。