正版全新 Spark快速大數據分析Spark大數據處理技術 計算機教材 數據庫設計 spark大數據 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 卡勞（Karau，H.），王道遠 著

圖書標籤:

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• 大數據分析
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• 數據庫設計
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店鋪： 恒久圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115403094

商品編碼：27611015140

包裝：平裝

齣版時間：2015-09-01

圖書基本信息
圖書名稱	Spark快速大數據分析
作者	（美）卡勞（Karau,H.）,王道遠
定價	59.0元
齣版社	人民郵電齣版社
ISBN	9787115403094
齣版日期	2015-09-01
字數	343000
頁碼
版次	1
裝幀	平裝
開本	16開
商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書由 Spark 開發者及核心成員共同打造，講解瞭網絡大數據時代應運而生的、能高效迅捷地分析處理數據的工具——Spark，它帶領讀者快速掌握用 Spark 收集、計算、簡化和保存海量數據的方法，學會交互、迭代和增量式分析，解決分區、數據本地化和自定義序列化等問題。

作者簡介

Holden Karau是Databricks的軟件開發工程師，活躍於開源社區。她還著有《Spark快速數據處理》。 Andy Konwinski是Databricks聯閤創始人，Apache Spark項目技術專傢，還是Apache Mesos項目的聯閤發起人。 Patrick Wendell是Databricks聯閤創始人，也是Apache Spark項目技術專傢。他還負責維護Spark核心引擎的幾個子係統。 Matei Zaharia是Databricks的CTO，同時也是Apache Spark項目發起人以及Apache基金會副主席。

目錄

編輯推薦

Spark開發者齣品！ 《Spark快速大數據分析》是一本為Spark初學者準備的書，它沒有過多深入實現細節，而是更多關注上層用戶的具體用法。不過，本書絕不僅僅限於Spark的用法，它對Spark的核心概念和基本原理也有較為全麵的介紹，讓讀者能夠知其然且知其所以然。 本書介紹瞭開源集群計算係統Apache Spark，它可以加速數據分析的實現和運行。利用Spark，你可以用Python、Java以及Scala的簡易API來快速操控大規模數據集。 本書由Spark開發者編寫，可以讓數據科學傢和工程師即刻上手。你能學到如何使用簡短的代碼實現復雜的並行作業，還能瞭解從簡單的批處理作業到流處理以及機器學習等應用。

文摘

序言

海量數據時代的探索與實踐：深入解析Spark大數據處理的底層邏輯與應用 在這個信息爆炸、數據呈幾何級數增長的時代，如何從海量數據中挖掘價值，實現高效、精準的洞察，已經成為企業和研究機構麵臨的重大挑戰。傳統的數據處理方式在麵對TB甚至PB級彆的數據時，顯得力不從心。而Apache Spark，作為新一代的大數據處理引擎，以其革命性的內存計算能力和靈活的API，迅速成為行業翹楚，引領著大數據分析的新潮流。 本書並非僅僅聚焦於Spark的淺層操作，而是緻力於為讀者構建一個全麵、深入的Spark大數據處理知識體係。我們將從大數據處理的本質齣發，探討其麵臨的挑戰，並闡述Spark為何能夠應運而生，成為解決這些挑戰的關鍵技術。隨後，我們將層層剝離，深入Spark的內部架構，揭示其分布式計算的精妙設計，以及內存計算的強大優勢如何顯著提升處理效率。 第一部分：大數據處理的挑戰與Spark的崛起 我們將首先審視大數據時代所帶來的嚴峻挑戰： 數據規模的指數級增長： 傳統的關係型數據庫和單機處理工具在處理海量數據時，麵臨性能瓶頸，難以滿足實時性要求。 數據多樣性與復雜性： 半結構化、非結構化數據（如日誌、社交媒體、圖像、視頻）的激增，對數據處理的靈活性提齣瞭更高要求。 數據處理的時效性： 越來越多的業務場景需要近乎實時的分析結果，以支持快速決策和動態調整。 處理成本與資源效率： 海量數據的存儲和計算需要巨大的資源投入，如何優化資源利用率，降低處理成本，至關重要。 在此基礎上，我們將詳細介紹Apache Spark的誕生背景和核心設計理念。Spark並非憑空齣現，而是吸取瞭Hadoop MapReduce的經驗教訓，在多個方麵進行瞭顛覆式創新： 內存計算的革命： Spark將中間計算結果保存在內存中，避免瞭MapReduce繁瑣的磁盤I/O操作，實現瞭數倍甚至數十倍的性能提升，尤其適閤迭代式算法和交互式查詢。 統一的計算引擎： Spark提供瞭一個統一的計算模型，支持批處理、流處理、機器學習、圖計算等多種應用場景，無需在不同的技術棧之間頻繁切換。 靈活的API： Spark提供瞭Scala、Java、Python、R等多種語言的API，降低瞭開發門檻，方便不同背景的開發者使用。 強大的生態係統： Spark與Hadoop HDFS、Hive、HBase等生態係統無縫集成，能夠充分利用現有的大數據基礎設施。 第二部分：Spark核心架構與工作原理深度解析 要真正掌握Spark，理解其內部運作機製至關重要。本部分將帶領讀者深入Spark的核心架構： Spark的驅動（Driver）與執行器（Executor）： 詳細闡述Driver程序如何協調整個Spark應用程序的運行，以及Executor如何在集群中的各個節點上執行任務。 RDDs（Resilient Distributed Datasets）的奧秘： RDD是Spark最核心的數據抽象。我們將深入剖析RDD的定義、創建方式，以及其“彈性”、“分布式”和“數據集”的特性。重點講解RDD的轉換（Transformations）和行動（Actions）操作，理解它們如何構建數據處理的邏輯圖。 DAG（Directed Acyclic Graph）調度器： Spark如何將用戶編寫的代碼轉換為有嚮無環圖（DAG），並由DAG調度器進行優化和調度，從而實現高效的計算。我們將分析Stage和Task的劃分，以及Shuffle過程的原理。 內存管理與緩存策略： Spark如何有效地利用內存進行數據存儲和計算，以及`cache()`和`persist()`等持久化策略在優化性能中的作用。 容錯機製： Spark如何通過Lineage（血緣關係）實現RDD的容錯，即使節點故障，也能通過重新計算恢復丟失的數據。 第三部分：Spark SQL與DataFrame/Dataset：結構化數據處理的利器 隨著大數據應用場景的不斷拓展，對結構化和半結構化數據的處理能力要求越來越高。Spark SQL應運而生，它提供瞭強大的工具來處理這些數據： DataFrame的引入與優勢： 介紹DataFrame相比RDD在處理結構化數據上的優勢，例如優化的內存管理、謂詞下推、列裁剪等。 DataFrame的API與操作： 詳細講解DataFrame的創建、Schema的定義，以及各種常用的DataFrame API，如`select()`、`filter()`、`groupBy()`、`agg()`、`join()`等。 Dataset的齣現與融閤： 介紹Dataset作為DataFrame的升級版，如何結閤RDD的類型安全和DataFrame的優化特性，提供更強大的編程模型。 Spark SQL的查詢引擎： 深入理解Spark SQL如何解析SQL查詢語句，並將其轉換為DataFrame/Dataset操作，利用Catalyst優化器進行查詢優化，最終生成高效的執行計劃。 與Hive的集成： 演示Spark SQL如何無縫集成Hive，讀取和寫入Hive錶，充分利用現有的數據倉庫。 第四部分：Spark Streaming與Structured Streaming：實時數據處理的革新 在實時性需求日益增長的今天，Spark Streaming和Structured Streaming為處理連續不斷流入的數據提供瞭強大的解決方案： Spark Streaming：離散流處理的基石： 講解Spark Streaming如何將實時數據流切分成微批次（Micro-batches），然後使用Spark Core進行處理。重點介紹DStream（Discretized Stream）的概念，以及其轉換和行動操作。 Structured Streaming：統一的流批處理模型： 介紹Structured Streaming作為Spark 2.0之後推齣的新一代流處理引擎，如何將流處理看作是不斷更新的錶的查詢，實現流批一體的編程模型。 實時數據源與接收器： 講解如何連接Kafka、Kinesis、TCP Socket等常見的實時數據源，並將處理結果輸齣到文件係統、數據庫或消息隊列。 狀態管理與容錯： 深入分析Structured Streaming如何進行狀態管理，以支持窗口操作、聚閤等復雜場景，並保證數據的Exactly-once語義。 實際應用場景： 通過實例展示Spark Streaming和Structured Streaming在實時日誌分析、欺詐檢測、實時推薦等場景下的應用。 第五部分：Spark MLlib：大規模機器學習實踐 大數據不僅僅是數據的堆積，更是從中提煉洞察和預測能力。Spark MLlib為在大規模數據集上構建和部署機器學習模型提供瞭強大的支持： MLlib的核心概念： 介紹MLlib的Pipeline API，如何將多個ML算法和預處理步驟串聯起來，簡化機器學習工作流。 數據預處理與特徵工程： 講解MLlib提供的各種數據轉換器（Transformers）和特徵提取器（Extractors），如標準化、歸一化、獨熱編碼、TF-IDF等。 常用機器學習算法： 詳細介紹MLlib支持的各種監督學習和無監督學習算法，包括綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、梯度提升樹、K-means聚類、PCA降維等。 模型評估與調優： 講解如何使用MLlib提供的評估器（Evaluators）來度量模型性能，以及如何進行超參數調優（Hyperparameter Tuning）以獲得最佳模型。 模型持久化與部署： 演示如何保存訓練好的模型，並在生産環境中進行預測。 第六部分：Spark集群部署與性能優化 為瞭在大規模集群上高效運行Spark應用程序，掌握集群部署和性能優化技巧至關重要： Spark的部署模式： 詳細介紹Standalone模式、YARN模式、Mesos模式和Kubernetes模式的特點、配置和部署步驟。 集群資源管理： 理解Spark與資源管理器（如YARN ResourceManager）的交互，以及如何配置和管理集群資源。 性能調優策略： 數據傾斜的診斷與處理： 這是Spark性能調優中最常見也最棘手的問題之一，我們將深入分析其成因，並提供多種解決方案，如局部聚閤、重分區、自定義Shuffle等。 內存與磁盤I/O優化： 講解如何通過調整Spark配置參數（如`spark.executor.memory`、`spark.memory.fraction`、`spark.shuffle.file.buffer`等）來優化內存利用率和減少磁盤I/O。 並行度與分區： 分析`spark.default.parallelism`、`spark.sql.shuffle.partitions`等參數對並行度的影響，以及如何閤理設置分區數量。 Shuffle優化： 講解Shuffle的開銷，以及如何通過優化Shuffle Map階段和Shuffle Reduce階段來提升性能。 代碼優化： 強調編寫高效Spark代碼的重要性，如避免使用`collect()`、優化UDF（User-Defined Functions）等。 序列化機製： 探討Kryo序列化相比Java序列化的優勢，以及如何配置和使用Kryo。 監控與診斷： 介紹Spark UI和集群監控工具（如Ganglia, Prometheus）的使用，幫助用戶定位和解決問題。 第七部分：Spark與其他大數據技術的集成與實踐 在實際的大數據項目中，Spark很少孤立存在，而是需要與其他技術協同工作： Spark與Hadoop生態係統： 詳細講解Spark與HDFS、Hive、HBase、ZooKeeper等組件的集成方式和最佳實踐。 Spark與Kafka集成： 重點闡述Spark Streaming/Structured Streaming與Kafka的集成，構建可靠的實時數據管道。 Spark與NoSQL數據庫集成： 介紹Spark如何讀寫Cassandra、MongoDB等NoSQL數據庫。 Spark與其他數據倉庫集成： 討論Spark與Amazon Redshift、Google BigQuery等雲數據倉庫的集成。 實際項目案例分析： 通過分析一些典型的Spark大數據應用案例，如實時推薦係統、日誌分析平颱、ETL流程等，將理論知識與實際應用相結閤，加深讀者理解。 本書力求全麵、深入地講解Spark大數據處理的方方麵麵，從基礎概念到高級應用，從理論原理到實踐技巧。我們相信，通過係統學習本書內容，讀者將能夠掌握Spark這一強大的大數據處理工具，自信地應對海量數據帶來的挑戰，並在各自的領域創造更大的價值。

評分☆☆☆☆☆

“Spark快速大數據分析”和“Spark大數據處理技術”這兩個詞組對我來說，就像是開啓瞭一扇通往高效數據處理的大門。我希望這本書能真正地“快速”起來，不讓我花費大量時間在枯燥的配置和入門上，而是能盡快地讓我感受到Spark的強大之處。我期待它能係統地介紹Spark的核心組件，比如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX，並詳細講解它們各自的功能和應用場景。我特彆關注Spark的彈性分布式數據集（RDD）和DataFrame/Dataset的API，希望書中能提供豐富的代碼示例，展示如何利用它們進行高效的數據轉換和計算。我希望書中能深入講解Spark的內存計算機製，以及如何利用Spark的緩存（cache/persist）功能來優化迭代式計算和交互式查詢的性能。此外，我也非常希望書中能包含一些關於Spark集群的部署、配置和調優的指導，比如如何選擇閤適的部署模式（Standalone、YARN、Mesos、Kubernetes），如何監控Spark作業的運行狀態，以及如何針對常見的性能瓶頸進行優化。如果書中還能提供一些關於Spark與其他大數據組件（如Hadoop HDFS、Hive、Kafka等）的集成方案，那就更加完善瞭。我期待這本書能讓我迅速掌握Spark這一強大的工具，解決我在大數據處理過程中遇到的各種挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我對“計算機教材”這個詞總有一種特彆的親近感，仿佛迴到瞭當年埋頭苦讀的青蔥歲月。我希望這本書能擁有一份嚴謹的學術態度，但又不失通俗易懂的講解風格。我特彆想瞭解一些計算機科學的基礎理論，比如算法的時間復雜度和空間復雜度分析、數據結構（鏈錶、棧、隊列、樹、圖等）的設計與應用、操作係統的工作原理（進程管理、內存管理、文件係統等），以及計算機網絡（TCP/IP協議棧、HTTP協議等）的基礎知識。我希望書中能用清晰的圖示和代碼示例來解釋這些抽象的概念，讓我能夠理解它們是如何在底層支撐起我們日常使用的各種軟件和服務的。如果它能涵蓋一些關於編譯原理、數據庫原理（就像之前提到的），甚至是一些關於軟件工程的實踐方法，比如版本控製（Git）、敏捷開發等，那就更讓我感到驚喜瞭。我喜歡那種能夠讓我“知其然，更知其所以然”的書籍，它能幫助我構建起紮實的計算機科學知識體係，為我未來的學習和工作打下堅實的基礎。我期望這本書能像一位博學的老師，循循善誘，引導我一步步探索計算機世界的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

這本書我拿到手的時候，確實被它那個厚實感給震住瞭，感覺內容一定非常紮實。我之前在工作中就接觸過一些大數據相關的項目，也零星地看過一些資料，但總覺得缺乏係統性的指導，尤其是在處理海量數據時，經常會遇到性能瓶頸和一些難以理解的底層原理。我對這本書的期望很高，希望它能像一本武林秘籍一樣，把我從大數據處理的“新手村”直接帶到“宗師殿堂”。我特彆關注書中對於Spark架構的深入剖析，比如它的內存計算機製、DAG調度器的工作流程，以及Shuffle過程的優化策略。我希望書中能用生動形象的比喻或者圖示來解釋這些復雜的概念，讓我能夠融會貫通，而不是死記硬背。同時，我也期待它能提供一些實戰案例，最好是能結閤一些常見的大數據應用場景，例如實時推薦係統、日誌分析或者用戶行為分析等，這樣我就可以將書中的知識直接應用到實際工作中，解決我目前遇到的實際問題。我甚至希望它能觸及一些調優的細節，比如如何根據不同的數據規模和計算任務選擇最閤適的Spark配置參數，如何在多節點集群環境下進行性能監控和故障排查。如果書中能包含這些內容，那絕對是我近期最滿意的一筆技術投資瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對數據分析充滿熱情的人，我一直在尋找一本能夠真正提升我分析能力的書。我希望這本書能不僅僅停留在數據清洗和可視化的層麵，而是能深入探討一些高級的數據分析技術和統計學方法。比如，我特彆想學習如何運用機器學習算法來挖掘數據中的隱藏模式，預測未來的趨勢，或者進行用戶畫像分析。書中能否介紹一些常用的機器學習庫（比如Python的Scikit-learn）的使用方法，以及各種算法（如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、SVM、K-Means等）的原理、適用場景和調優技巧？我希望它能提供一些實際數據集的分析案例，從數據預處理、特徵工程，到模型選擇、訓練、評估，再到結果解釋和業務洞察，能夠一步步地帶領我完成一個完整的分析流程。我甚至期待它能涵蓋一些關於A/B測試、時間序列分析、或者圖數據分析等更專業的領域。如果書中還能提供一些關於如何選擇閤適的分析工具、如何進行數據故事講述的建議，那就更錦上添花瞭。我希望這本書能成為我手中的一把利劍，幫助我在數據的海洋中披荊斬棘，發現有價值的洞察。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一直對數據庫設計這個領域充滿好奇，總覺得它像是構建一座巨大信息大廈的地基，雖然不顯眼，但至關重要。我希望這本書能從最基礎的概念講起，比如關係型數據庫的設計範式、ER模型的使用，到更高級的主題，如索引的優化、查詢語句的性能調優、以及分布式數據庫的架構和原理。我特彆希望它能包含一些關於如何設計齣高效、可擴展、易於維護的數據庫結構的指導。例如，在麵對海量數據時，如何進行分庫分錶，如何選擇閤適的分片鍵；在處理高並發讀寫請求時，如何設計緩存策略和讀寫分離方案。我對於NoSQL數據庫也挺感興趣的，比如MongoDB、Cassandra等，希望書中能對它們的適用場景、優缺點以及基本操作進行介紹，讓我能夠根據不同的業務需求選擇最適閤的數據庫類型。當然，如果書中能提供一些實際項目中的數據庫設計案例，並附帶一些設計過程中遇到的挑戰和解決方案，那就更完美瞭。畢竟，理論知識固然重要，但解決實際問題的能力纔是衡量一本書價值的關鍵。我期待這本書能像一位經驗豐富的建築師，為我勾勒齣數據庫設計的藍圖，讓我能更加自信地構建起自己的信息係統。