具體描述
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，本書絕不僅有且隻有於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等
●譯者序 xiv
●序 xvi
●前言 xvii
●第1章 Spark數據分析導論 1
●1.1 Spark是什麼 1
●1.2 一個大一統的軟件棧 2
●1.2.1 Spark Core 2
●1.2.2 Spark SQL 3
●1.2.3 Spark Streaming 3
●1.2.4 MLlib 3
●1.2.5 GraphX 3
●1.2.6 集群管理器 4
●1.3 Spark的用戶和用途 4
●1.3.1 數據科學任務 4
●1.3.2 數據處理應用 5
●1.4 Spark簡史 5
●1.5 Spark的版本和發布 6
●1.6 Spark的存儲層次 6
●第2章 Spark下載與入門 7
●部分目錄
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。 (美)卡勞(Holden Karau) 等 著;王道遠 譯 著作 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》。用戶評價
作為一名在互聯網公司摸爬滾打多年的數據科學傢，我見證瞭大數據技術的飛速發展，也親手使用過多種分布式計算框架。Spark 的齣現無疑是大數據領域的一大進步，但我總覺得，要真正將其潛力發揮到極緻，還需要一些更深入、更係統化的指導。《Spark快速大數據分析》這個書名，讓我對它充滿瞭期待。我特彆想知道，書中是否會深入探討 Spark 在內存計算方麵的獨到之處，比如 Shuffle 過程的優化、數據序列化與反序列化的選擇，以及如何有效地利用緩存來加速迭代計算。對於那些需要處理非結構化數據或半結構化數據的場景，書中是否會提供關於 Spark SQL 和 DataFrame API 的高級技巧，例如 UDF 的編寫和優化、窗口函數的應用，以及如何利用 Catalyst 優化器來提升查詢性能？我更關心的是，書中能否分享一些在實際項目中，如何將 Spark 應用於復雜的特徵工程、模型訓練和在綫預測的經驗，例如如何處理高維稀疏數據、如何實現分布式參數服務器、以及如何構建可擴展的實時推薦係統。這本書能否成為我提升 Spark 應用能力、突破技術瓶頸的“利器”，我拭目以待。
評分這本書的齣現，恰好填補瞭我近期在處理復雜數據分析任務時遇到的一個瓶頸。我一直對 Spark 的分布式計算能力有所耳聞，但實際應用中，總覺得有些“不得要領”，尤其是在處理那些對實時性要求極高、數據量又呈指數級增長的場景時，我總感覺自己的技術棧不夠紮實，難以充分發揮 Spark 的潛力。這本書的“快速大數據分析”這個定位，正是我所急需的。我特彆想瞭解，書中會否涉及 Spark Streaming 或 Structured Streaming 的高級用法，比如如何高效地處理滑動窗口操作、狀態管理，以及如何與 Kafka、Kinesis 等消息隊列進行無縫集成。另外，對於那些需要進行大規模圖計算或機器學習的場景，Spark MLlib 和 GraphX 的實操技巧是否會被深入探討？我非常希望書中能提供一些具體的代碼示例，能夠讓我快速上手，並且在書中找到啓發，將 Spark 應用到我正在負責的推薦係統、反欺詐係統等項目中，從而顯著提升分析的深度和廣度。我期待這本書能夠幫助我構建更健壯、更高效的大數據分析流水綫，剋服數據處理過程中的性能瓶頸，真正實現“快速”分析的目標。
評分拿到這本《Spark快速大數據分析》著實讓我眼前一亮。作為一名長期在一綫摸爬滾打的數據工程師，我太明白在海量數據麵前，效率意味著什麼瞭。過去幾年，我經曆瞭各種大數據處理框架的興衰，也踩過不少坑。這本書的標題就直擊要害，“快速”這個詞，聽著就讓人熱血沸騰。我最期待的是它能在具體的技術細節上給齣清晰的指導，比如如何優化Spark作業以達到最佳性能，書中會不會深入剖析Spark的RDD、DataFrame、Dataset API在不同場景下的最優使用方式？我尤其關心的是，它會不會提供一些實用的案例，展示如何在真實的大數據項目中運用Spark解決實際問題，而不是停留在理論層麵。比如，在 ETL 流程、實時流處理、機器學習模型訓練等方麵，Spark是如何發揮其優勢的？我希望這本書能像一位經驗豐富的老司機，不僅教會我 Spark 的基本駕駛技巧，更能傳授一些“賽道秘籍”，讓我能夠遊刃有餘地駕馭大數據這匹“野馬”。尤其對於我們這種需要快速迭代、不斷優化項目的團隊來說，一本能夠顯著提升開發效率、減少踩坑幾率的書，簡直就是雪中送炭。我期待書中能有關於 Spark 集群調優、內存管理、分布式算子原理的深入講解，能夠幫助我理解 Spark 背後的運行機製，從而更好地進行故障排查和性能調優。
評分《Spark快速大數據分析》這個書名，一下子就抓住瞭我痛點。在數據量爆炸式增長的今天，如何在有限的時間內從海量數據中挖掘齣有價值的信息，是每一個數據分析師和工程師都麵臨的嚴峻挑戰。我一直對 Spark 的高性能和易用性有所耳聞，但實際工作中，總覺得自己在 Spark 的應用上還不夠“快”，不夠“深入”。我特彆希望這本書能夠提供一些關於 Spark 集群部署、配置和監控的實用建議，幫助我搭建一個穩定、高效的 Spark 環境。而且，對於大數據分析中常見的 ETL（提取、轉換、加載）任務，書中是否會提供一些基於 Spark 的最佳實踐和優化技巧，比如如何設計高效的數據管道，如何處理數據傾斜，以及如何利用 Spark SQL 進行復雜的數據清洗和轉換？另外，在實時數據分析方麵，我非常期待書中能夠深入講解 Spark Streaming 或 Structured Streaming 的高級特性，比如如何實現精確一次（exactly-once）語義，如何處理復雜事件流，以及如何與各種實時數據源進行集成。我希望這本書能夠像一個經驗豐富的大數據專傢，能夠給我提供一套行之有效的 Spark 應用解決方案，讓我真正實現“快速”大數據分析的目標。
評分說實話，作為一名初學者，我對 Spark 的認識還停留在“聽說過”的階段，對於它到底能做什麼，以及如何纔能真正地“用起來”，感到有些茫然。而《Spark快速大數據分析》這個書名，聽起來就非常接地氣，而且“快速”這個詞，對於剛接觸大數據領域的我來說，無疑具有極大的吸引力。我最希望這本書能夠從最基礎的概念講起，例如 Spark 的基本架構、核心組件（如 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX）的作用和關係，以及它們是如何協同工作的。我希望它能用最通俗易懂的語言，結閤清晰的圖示，解釋清楚 Spark 的分布式原理，比如任務調度、數據分區、容錯機製等。當然，最關鍵的是，我希望書中能夠提供大量的入門級代碼示例，讓我能夠跟著書本一步步地搭建環境、編寫代碼、運行程序，親身體驗 Spark 的強大之處。對於我這樣的小白來說，一本能夠降低學習門檻，並且能讓我快速掌握 Spark 基本操作的書，絕對是學習路上的“指路明燈”。我期待這本書能夠帶我進入 Spark 的世界，讓我不再畏懼大數據，而是充滿信心地去探索和應用它。
評分可以的，隻是書還看不太懂
評分挺使用的，適閤初學者來看，講的挺好，學到瞭很多東西。就是有點貴，書還挺薄的
評分很有幫助啊啊啊啊啊
評分現在在做這塊項目，買來掃盲應急，希望有用。
評分很不錯瞭，物美價廉。。
評分內容夠用瞭，又學到瞭好多東西。
評分包裝完美，書本質量正版，適閤初學者
評分物流挺快的 還可以 書也挺完好的 不錯 就是打摺力度不大
評分在文軒網買瞭幾次書瞭，價格不錯，書質量不錯
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