Spark最佳实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

陈欢，林世飞 著

图书标签:

• Spark
• 大数据
• 数据处理
• 数据分析
• 性能优化
• 最佳实践
• 分布式计算
• Scala
• Python
• Java

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115422286

版次：1

商品编码：11923673

包装：平装

丛书名： 图灵原创

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：210

正文语种：中文

编辑推荐

　　1.UCloud季昕华、Databricks连城，阿里胡熠，棒米科技武泽胜，腾讯肖磊靳志辉徐羽等联袂推荐！
　　2.腾讯专家首次分享Spark实践，作者均为腾讯一线员工，拥有丰富的实战经验
　　3.基于真实数据，用案例分析全面解读大数据应用设计
　　4.腾讯杰出研发者的Spark实践，揭秘广告和推荐系统核心技术

内容简介

　　本书是Spark实战指南，全书共分8章。前4章介绍Spark的部署、工作机制和内核，后4章分别通过实战项目介绍SparkSQL、SparkStreaming、SparkGraphX和SparkMLib功能模块。此外，本书详细介绍了常见的实战问题，比如大数据环境下的配置设置、程序调优等。本书附带的一键安装脚本，更能为初学者提供很大帮助。

作者简介

　　陈欢，腾讯杰出程序员，15年编码经验，曾任职网络安全、互联网金融等部门，亲手从零建设了财付通业务的Spark集群，并使之同时支持SQL、实时计算、机器学习等多种数据计算场景。他目前就职于腾讯社交与效果广告部，从事大数据分析工作。

　　林世飞，腾讯杰出研究员，2005年加入腾讯，先后在无线产品、安全中心、搜索平台、开放平台、社交与效果广告部等部门从事开发和团队管理工作。他对网络安全、搜索引擎、数据挖掘、机器学习有一定了解，热衷知识传播和分享，曾获腾讯学院2009年年度杰出讲师。目前，他就职于社交与效果广告部，负责广告系统相关的研发工作。

目录

第1 章 Spark 与大数据 1
1．1　大数据的发展及现状　1
1．1．1　大数据时代所面临的问题　1
1．1．2　谷歌的大数据解决方案　2
1．1．3　Hadoop 生态系统　3
1．2　Spark 应时而生　4
1．2．1　Spark 的起源　4
1．2．2　Spark 的特点　5
1．2．3　Spark 的未来发展　6
第2　章 Spark 基础　8
2．1　Spark 本地单机模式体验　8
2．1．1　安装虚拟机　8
2．1．2　安装JDK　19
2．1．3　下载Spark 预编译包　21
2．1．4　本地体验Spark　22
2．2　高可用Spark 分布式集群部署　25
2．2．1　集群总览　26
2．2．2　集群机器的型号选择　28
2．2．3　初始化集群机器环境　29
2．2．4　部署ZooKeeper 集群　33
2．2．5　编译Spark　35
2．2．6　部署Spark Standalone 集群　37
2．2．7　高可用Hadoop 集群　40
2．2．8　让Spark 运行在YARN 上　40
2．2．9　一键部署高可用Hadoop +
Spark　集群　42
2．3　Spark 编程指南　43
2．3．1　交互式编程　43
2．3．2　RDD 创建　44
2．3．3　RDD 操作　47
2．3．4　使用其他语言开发Spark 程序　54
2．4　打包和提交　54
2．4．1　编译、链接、打包　54
2．4．2　提交　56
第3　章 Spark 工作机制　58
3．1　调度管理　58
3．1．1　集群概述及名词解释　58
3．1．2　Spark 程序之间的调度　60
3．1．3　Spark 程序内部的调度　63
3．2　内存管理　65
3．2．1　RDD 持久化　65
3．2．2　共享变量　66
3．3　容错机制　67
3．3．1　容错体系概述　67
3．3．2　Master 节点失效　68
3．3．3　Slave 节点失效　69
3．4　监控管理　69
3．4．1　Web 界面　69
3．4．2　REST API　72
3．4．3　Metrics 指标体系　73
3．4．4　其他监控工具　73
3．5　Spark 程序配置管理　73
3．5．1　Spark 程序配置加载过程　74
3．5．2　环境变量配置　74
3．5．3　Spark 属性项配置　74
3．5．4　查看当前的配置　76
3．5．5　配置Spark 日志　76
第4　章 Spark 内核讲解　77
4．1　Spark 核心数据结构RDD　77
4．1．1　RDD 的定义　78
4．1．2　RDD 的Transformation　80
4．1．3　RDD 的Action　82
4．1．4　Shuffle　83
4．2　SparkContext　84
4．2．1　SparkConf 配置　84
4．2．2　初始化过程　85
4．2．3　其他功能接口　87
4．3　DAG 调度　87
4．3．1　DAGScheduler　87
4．3．2　TaskScheduler　90
第5　章 Spark SQL 与数据仓库　92
5．1　Spark SQL 基础　93
5．1．1　分布式SQL 引擎　93
5．1．2　支持的SQL 语法　97
5．1．3　支持的数据类型　98
5．1．4　DataFrame　99
5．1．5　DataFrame 数据源　103
5．1．6　性能调优　104
5．2　Spark SQL 原理和运行机制　104
5．2．1　Spark SQL 整体架构　105
5．2．2　Catalyst 执行优化器　105
5．3　应用场景：基于淘宝数据建立电商
数据仓库　110
5．3．1　电商数据仓库场景　111
5．3．2　数据准备和表设计　111
5．3．3　用Spark SQL 来完成日常运营
数据分析　115
5．3．4　Spark SQL 在大规模数据下的
性能表现　120
第6　章 Spark 流式计算　122
6．1　Spark Streaming 基础知识　123
6．1．1　入门简单示例　123
6．1．2　基本概念　124
6．1．3　高级操作　129
6．2　深入理解Spark Streaming　132
6．2．1　DStream 的两类操作　132
6．2．2　容错处理　134
6．2．3　性能调优　136
6．2．4　与Storm 的对比　137
6．3　应用场景：一个类似百度统计的流式
实时系统　139
6．3．1　Web log 实时统计场景　139
6．3．2　日志实时采集　140
6．3．3　流式分析系统实现　140
第7　章 Spark 图计算　149
7．1　什么是图计算　149
7．1．1　图的基本概念　149
7．1．2　图计算的应用　150
7．2　Spark GraphX 简介　151
7．2．1　GraphX 实现　151
7．2．2　GraphX 常用API 介绍　152
7．3　应用场景：基于新浪微博数据的社交
网络分析　153
7．3．1　社交网络分析的主要应用　153
7．3．2　社区发现算法简介　154
7．3．3　用GraphX 实现Louvain
算法　156
7．3．4　小试牛刀：谁是你的闺蜜　162
7．3．5　真实的场景：新浪微博关系
分析　164
第8　章 Spark MLlib　169
8．1　机器学习简介　169
8．1．1　什么是机器学习　169
8．1．2　机器学习示例　171
8．1．3　机器学习的基本方法　172
8．1．4　机器学习的常见技巧　173
8．1．5　机器学习参考资料　174
8．2　MLlib 库简介　174
8．2．1　基础数据类型　174
8．2．2　主要的库　175
8．2．3　附带的示例程序　176
8．3　应用场景：搜索广告点击率
预估系统　178
8．3．1　应用场景　178
8．3．2　逻辑回归　179
8．3．3　学习算法　181
8．3．4　模型评估　184
8．3．5　数据准备　186
8．3．6　模型训练　187
8．3．7　模型调优　195
附录　Scala 语言参考　197

前言/序言

《高性能数据处理之道：理论、工具与实践》 引言 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动各行各业发展的核心动力。如何高效、准确地从海量数据中提取价值，已成为衡量企业竞争力的关键指标。本书正是为了应对这一挑战而生，它将带领读者深入探索高性能数据处理的理论基础，精选当下最前沿、最实用的工具，并通过详实的案例分析，提供一套完整的实践指导。我们将抛开那些浮于表面的概念，聚焦于那些能够真正提升数据处理效率、降低运营成本、并最终转化为商业洞察的实际方法。 第一部分：高性能数据处理的基石——理论与原理 在着手任何技术实践之前，深刻理解其背后的理论原理至关重要。本部分将为你构建一个坚实的基础，让你不仅知其然，更知其所以然。 第一章：分布式计算的本质与挑战 分布式系统的基本概念： 我们将从最基础的定义出发，阐释什么是分布式系统，它们如何通过协同工作来处理超出单机能力范围的数据和计算任务。重点将放在理解分布式系统中的节点、通信、容错、一致性等核心要素。 数据倾斜与负载均衡： 这是分布式计算中最常见也最具破坏性的问题之一。我们将深入剖析数据倾斜的成因，例如数据分布不均、key的重复性过高等，并详细讲解如何通过预聚合、随机打散、join策略优化等方法来有效解决。负载均衡的概念同样会得到深入探讨，理解如何在节点之间公平地分配任务，以最大化资源利用率。 容错与高可用性： 分布式系统 inherently 意味着故障的可能性。本章将探讨各种容错机制，如数据冗余、副本管理、故障检测与恢复策略，以及如何设计具有高可用性的系统，确保数据处理服务的持续稳定运行。 一致性模型与权衡： 在分布式环境中，如何保证数据的一致性是一个复杂的问题。我们将介绍不同的 Consistency Model，如强一致性、最终一致性等，并分析它们在实际应用中的优劣和适用场景。理解 CAP 定理以及它对系统设计的影响，将是本章的重要内容。 第二章：并行处理与内存计算的优势 并行处理的原理与模式： 深入理解并行处理（Parallel Processing）是如何通过同时执行多个计算任务来加速数据处理的。我们将介绍多种并行模式，如 SIMD（Single Instruction, Multiple Data）、MIMD（Multiple Instruction, Multiple Data）以及任务并行、数据并行等。 内存计算（In-Memory Computing）的革命： 传统的数据处理严重依赖磁盘I/O，速度缓慢。本章将阐述内存计算的优势，即利用RAM的高速读写能力来存储和处理数据，显著缩短计算时间。我们将探讨其在大数据处理中的关键作用。 数据压缩与编码技术： 在有限的内存和网络带宽下，高效的数据压缩与编码是提升性能的关键。本章将介绍 RLE、Snappy、Gzip 等常用压缩算法，以及 Parquet、ORC 等列式存储格式的编码技术，并分析它们如何减少数据存储空间和 I/O 开销。 第三章：批处理与流处理的范式对比 批处理（Batch Processing）的精髓： 批处理适用于处理大量静态数据，其核心在于“一次性”处理，适用于 ETL、报表生成等场景。本章将深入分析批处理的生命周期，以及它在数据仓库和数据湖中的应用。 流处理（Stream Processing）的实时性： 随着业务对实时性的要求越来越高，流处理已成为不可或缺的技术。我们将探讨流处理的核心概念，如事件驱动、窗口机制（滑动窗口、滚动窗口、会话窗口），以及如何处理无序和延迟的数据。 批流融合的趋势： 现代数据架构越来越倾向于批流一体化，以降低复杂性并提高效率。本章将介绍如何利用统一的平台和模型来同时处理批数据和流数据，实现更灵活和强大的数据处理能力。 第二部分：精选高性能数据处理工具详解 理论知识是基础，而强大的工具则是实现高性能数据处理的利器。本部分将聚焦于当前业界主流且性能卓越的数据处理工具，进行深入的解析和实用指导。 第四章：Apache Hadoop 生态系统核心组件 HDFS：分布式文件系统的设计与优化： 详细介绍 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的架构、工作原理，包括 NameNode、DataNode 的职责，以及块（Block）的概念。我们将重点讲解 HDFS 的容错机制、数据冗余策略，并提供配置优化建议，以提升数据读写性能。 YARN：资源管理与作业调度的艺术： 深入剖析 Yet Another Resource Negotiator（YARN）的角色，它是 Hadoop 集群的资源管理器和作业调度器。我们将讲解 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster 的协同工作流程，并探讨不同的调度器（如 FIFO、Capacity Scheduler、Fair Scheduler）如何影响作业的执行效率。 MapReduce 编程模型回顾与实践： 虽然新的计算引擎层出不穷，但 MapReduce 作为分布式计算的经典模型，其核心思想仍然具有重要参考价值。我们将回顾 MapReduce 的 Map 和 Reduce 阶段，并结合实际案例，展示如何编写高效的 MapReduce 作业，以及它在特定场景下的局限性。 第五章：Apache Spark：内存计算的王者 Spark 核心架构与 RDD/DataFrame/Dataset： 深入解析 Spark 的驱动程序（Driver）、集群管理器（Cluster Manager）、执行器（Executor）和 Worker Node 之间的协作。重点介绍 Spark 中三个核心抽象：弹性分布式数据集（RDD）、DataFrame 和 Dataset，以及它们在数据处理中的不同优势和应用场景。 Spark 内存管理与性能调优： 详细讲解 Spark 的内存模型，包括堆内内存、堆外内存、缓存（Caching）机制。我们将提供一系列实用的性能调优技巧，如选择合适的序列化器（Kryo、Java）、调整 Spark 属性（`spark.executor.memory`、`spark.driver.memory`、`spark.shuffle.memoryFraction` 等）、合理使用广播变量（Broadcast Variables）和累加器（Accumulators）。 Spark SQL：结构化数据处理利器： 重点介绍 Spark SQL 的工作原理，包括 Catalyst Optimizer 和 Tungsten Execution Engine。我们将演示如何使用 Spark SQL 进行复杂查询，以及它如何自动优化查询计划以获得最佳性能。 Spark Streaming 与 Structured Streaming： 深入讲解 Spark Streaming 的微批处理模型，以及 Structured Streaming 的声明式 API 和流-批统一模型。我们将通过实际案例，展示如何利用 Spark 构建实时数据处理管道。 Spark GraphX 与 MLlib： 简要介绍 Spark 在图计算（GraphX）和机器学习（MLlib）领域的应用，以及它们如何与其他 Spark 组件协同工作，实现更丰富的数据分析能力。 第六章：其他重要数据处理工具与技术 Apache Flink：下一代流处理引擎： 介绍 Flink 在流处理领域的独特优势，如事件时间处理、状态管理、 Exactly-Once 语义。我们将对比 Flink 和 Spark Streaming，并分析 Flink 在低延迟、高吞吐场景下的适用性。 Apache Hive：数据仓库与 SQL on Hadoop： 详细讲解 Hive 的架构，包括 Hive Metastore、HiveServer2、Hive Query Optimizer。我们将演示如何使用 HiveQL 进行数据查询和分析，并探讨其与 MapReduce、Spark 等计算引擎的集成。 Apache Kafka：分布式消息队列： 介绍 Kafka 作为高性能、可扩展的分布式消息队列的架构和核心概念，如 Topic、Partition、Producer、Consumer。我们将分析 Kafka 在实时数据管道中的作用，以及它如何与 Spark、Flink 等工具协同工作。 数据湖与数据仓库的演进： 讨论数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）的概念，以及它们在现代数据架构中的定位。我们将分析如何利用 HDFS、S3 等存储配合 Spark、Hive 等计算引擎，构建灵活且强大的数据处理平台。 第三部分：高性能数据处理的实践之道 理论和工具的掌握最终需要回归到实践。本部分将通过深入的案例分析和实操指导，帮助读者将所学知识转化为实际能力，解决真实世界中的数据处理难题。 第七章：数据ETL（Extract, Transform, Load）优化策略 数据抽取（Extract）的效率提升： 针对不同数据源（数据库、文件、API），提供高效的数据抽取方案。我们将讨论如何利用增量抽取、并行抽取、数据过滤等技术，减少数据抽取时间和资源消耗。 数据转换（Transform）的性能优化： 重点关注数据清洗、格式转换、数据聚合等核心转换操作。我们将深入分析 Spark DataFrame/Dataset API 在数据转换中的效率，并提供编写高效 Spark SQL 查询的技巧，以及如何利用 UDFs (User-Defined Functions) 时注意性能问题。 数据加载（Load）的最佳实践： 探讨如何高效地将转换后的数据加载到目标存储系统（如数据仓库、数据湖、NoSQL 数据库）。我们将分析不同加载模式（全量加载、增量加载、 Upsert）的优劣，并提供针对 Spark、Hive 等工具的加载优化建议。 数据质量与验证： 强调在 ETL 过程中保证数据质量的重要性。我们将介绍数据校验、数据去重、异常数据处理等方法，以确保数据的准确性和完整性。 第八章：实时数据分析与监控系统构建 实时数据管道设计： 基于 Kafka 和 Spark Streaming/Structured Streaming，设计高吞吐、低延迟的实时数据管道。我们将讲解如何处理数据生产者、消费者、消息中间件、计算引擎的协同工作。 状态管理与容错： 在流处理中，有效管理算子状态（如计数、聚合）是关键。我们将深入探讨 Spark Structured Streaming 和 Flink 的状态管理机制，以及如何实现端到端的 Exactly-Once 语义。 实时监控与告警： 构建实时监控系统，实时跟踪关键业务指标、系统性能指标。我们将介绍如何利用 Spark Streaming/Flink 结合 Elasticsearch、Kibana 等工具，实现数据的实时可视化和告警。 延迟容忍与事件时间处理： 讨论在处理实时数据时，如何有效地处理数据延迟和乱序问题，并强调事件时间（Event Time）处理的重要性。 第九章：大数据平台性能调优与故障排查 集群资源管理与优化： 深入讲解 YARN、Kubernetes 等资源管理器的配置与调优，如何合理分配 CPU、内存、网络资源。 作业执行计划分析与优化： 利用 Spark UI、Flink Web UI 等工具，深入分析作业的执行计划，识别瓶颈。我们将讲解如何解读 DAG、Stage、Task 的执行信息，并针对性地进行优化。 分布式系统故障排查： 传授一套系统性的故障排查方法论，从日志分析、指标监控、代码调试等多个维度，快速定位并解决分布式系统中的常见问题，如节点宕机、网络问题、数据倾斜、OOM 错误等。 性能基准测试与持续改进： 强调建立性能基准测试的重要性，定期对系统进行压力测试和性能评估，并根据测试结果进行持续的优化和改进。 第十章：面向未来的大数据处理趋势 云原生大数据技术： 探讨云原生技术（如 Kubernetes、Docker）如何赋能大数据处理，以及云厂商提供的托管大数据服务。 湖仓一体（Lakehouse）架构： 介绍湖仓一体架构的概念，它如何融合数据湖的灵活性和数据仓库的结构性，为数据分析提供更强大的支持。 AI与大数据融合： 探讨人工智能、机器学习如何与大数据处理相结合，实现更智能化的数据分析和决策。 数据治理与安全： 随着数据量的爆炸式增长，数据治理和安全问题日益突出。我们将探讨如何建立有效的数据治理体系，保障数据安全与合规。 结语 高性能数据处理是一个持续演进的领域，本书的目标是为你提供一个全面、深入且实用的知识体系。通过掌握本书中的理论、工具和实践方法，你将能够构建更强大、更高效的数据处理系统，解锁数据的无限潜力，并在快速变化的数字化浪潮中保持领先地位。希望本书能成为你在这条探索之路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Spark最佳实践》这本厚重的书籍，我感觉像是获得了一把开启Spark世界更深层奥秘的钥匙。虽然我才刚刚翻开序章，但从其开篇的文字风格，我能感受到作者对于Spark技术的深刻理解和独到见解。这本书似乎不仅仅是罗列API的使用方法，而是着力于解答“为什么”和“如何做”，引导读者去理解Spark的内在机制。我非常期待书中关于“Spark架构演进与未来趋势”的探讨。了解Spark从RDD到DataFrame/Dataset的演进过程，以及其背后的设计思想，对于理解Spark SQL等组件的优势至关重要。此外，我希望书中能对Spark的未来发展方向进行预测，比如在AI和机器学习领域的进一步融合，或者在实时计算和批处理的统一方面有哪些新的突破。这些前瞻性的内容，能够帮助我们保持技术的敏感度，并为未来的技术选型和学习规划提供指引。另外，对于任何一个大数据工程师而言，如何处理和管理不断增长的数据量，以及如何在有限的资源下实现高效的数据分析，都是永恒的挑战。我希望《Spark最佳实践》能够提供关于数据分层存储、数据生命周期管理、以及Spark与其他大数据存储系统（如Delta Lake, Apache Iceberg）的集成方案。这些内容不仅关乎技术细节，更关乎实际项目的成本效益和可维护性。总而言之，这本书在我看来，不仅仅是学习Spark技术的一个起点，更像是一次与经验丰富的Spark专家的深度对话，它所提供的，将是能够帮助我们建立起对Spark系统性的认知，并不断提升我们解决复杂大数据问题的能力的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

《Spark最佳实践》这本书，光听名字就让人充满了期待。我一直认为，掌握一项技术，不仅仅是学会它的API，更重要的是理解它背后的设计哲学和工程实践，尤其是在大数据领域，性能和稳定性往往是决定项目成败的关键。《Spark最佳实践》似乎正是朝着这个方向努力。我个人特别感兴趣的部分是书中关于“Spark集群部署与监控”的章节。在实际生产环境中，如何选择合适的部署模式（Standalone, YARN, Mesos, Kubernetes），如何进行集群的资源分配和调度，以及如何建立一套完善的监控体系来实时掌握集群的健康状况和作业的执行情况，这些都是至关重要的。例如，书中是否会提供关于Prometheus、Grafana等监控工具在Spark环境下的配置和使用指南？又或者，如何通过Spark UI来深入分析作业的执行细节，发现潜在的问题？此外，对于企业级应用来说，数据安全和治理也是不容忽视的环节。我希望书中能够涉及Spark在安全性方面的最佳实践，比如如何进行身份认证和授权，如何加密敏感数据，以及如何与Kerberos等安全框架集成。同时，书中也应该包含一些关于Spark在生产环境中如何实现高可用性和灾难恢复的策略，例如Driver的HA方案，Executor的容错机制，以及数据持久化和备份的建议。这本书如果能覆盖到这些方面，那它就不仅仅是一本技术手册，更是一份指导我们在生产环境中稳健运行Spark应用的宝典。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚接触Spark不久的开发者，我拿到《Spark最佳实践》这本书时，内心是既兴奋又有些许忐忑的。兴奋在于，我渴望快速掌握Spark的精髓，而这本书的标题无疑是我寻找的“捷径”。但忐忑在于，我担心这本书的门槛会太高，内容太过晦涩，让我望而却步。然而，仔细翻阅目录后，我发现我的担忧似乎有些多余。这本书似乎非常有条理地安排了内容，从Spark的基础架构原理的简要回顾（我想这部分不会过于冗长，而是为后续的实践打下基础），到各种关键组件的深入讲解，例如Spark SQL的优化，RDD API和DataFrame/Dataset API的使用权衡，以及Spark Streaming和MLlib等模块的最佳实践。我特别期待书中关于“Spark SQL查询优化”的内容，因为在实际项目中，我们经常会遇到SQL语句执行效率不高的问题，而Spark SQL作为一个核心组件，它的优化能力直接关系到整个应用的性能。书中是否会讲解如何利用Catalyst Optimizer，如何编写更高效的SQL查询，如何利用谓词下推、列裁剪等技术来减少计算量？另外，对于新手来说，理解Spark的执行模型，尤其是Task、Stage、Job之间的关系，以及Shuffle过程的开销，往往是学习的难点。我希望书中能用图文并茂的方式，清晰地解释这些概念，并提供相关的监控和诊断工具的使用方法，帮助我们理解作业的执行流程，从而找到性能瓶颈。总而言之，这本书听起来像是为我们这些正在成长中的Spark开发者量身定制的，它承诺提供的是一套可操作、可落地的解决方案，而不是纸上谈兵的理论。

评分☆☆☆☆☆

刚收到这本《Spark最佳实践》，还没来得及深入阅读，但从目录和前言的风格来看，这本书的定位非常清晰。它似乎不是一本面向完全零基础的初学者，而是更侧重于那些已经接触过Spark，甚至已经在使用Spark进行项目开发，但却在日常工作中遇到各种性能瓶颈、架构困惑、或者想要进一步优化效率的开发者。我特别期待书中关于集群配置、作业调优、数据存储格式选择（比如Parquet、ORC）、以及如何有效利用Spark的内存管理机制等方面的深入讲解。我曾经在处理海量日志数据时，发现Spark作业的执行时间异常漫长，并且频繁出现OOM（内存溢出）错误，那时候就非常希望能有一本权威的书籍，能够系统性地解释这些问题的根源，并提供行之有效的解决方案。这本书的标题“最佳实践”让我充满了希望，它暗示了书中内容是经过大量实际项目检验和提炼的，而非空泛的理论。我希望书中能有大量的案例分析，通过具体的代码示例和性能对比，来展示不同优化手段的效果。例如，针对数据倾斜问题，书中是否会提供多种不同的解决方案，并且分析每种方案的适用场景和优缺点？或者在数据Shuffle过程中，如何通过调整参数来减少网络IO和磁盘IO？这些都是我迫切想要了解的。另外，对于Spark Streaming或Structured Streaming的用户，书中是否也会涉及流式计算场景下的最佳实践，例如如何处理状态管理、如何保证Exactly-once语义、以及如何应对高峰流量冲击等？这些内容如果能包含在内，将极大地提升这本书的价值。总的来说，我对这本书寄予厚望，希望它能成为我解决Spark开发难题的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

翻开《Spark最佳实践》的封面，一股浓浓的“实战派”气息扑面而来。虽然我还没有机会细细品味每一页的精髓，但从其严谨的结构和详尽的章节划分，我能预感到这本书将是一座宝藏。这本书似乎跳过了那些“Hello World”式的入门介绍，直接切入了Spark的核心应用层面。我尤其关注书中关于“数据倾斜的终极解决方案”这一章节，因为在我过去的开发经历中，数据倾斜绝对是导致Spark作业效率低下的罪魁祸首之一。往往一个看似简单的ETL任务，因为数据分布的不均，导致部分Task长时间运行，拖慢了整个作业的进度，甚至使得集群资源被无效占用。书中是否会深入剖析数据倾斜产生的根本原因，例如Join操作中Key的分布、聚合操作中的groupBy键的选择等等？并且，我更期待的是书中能够提供一整套的诊断和解决流程，从如何快速定位倾斜的Key，到各种不同的解决策略，比如局部聚合、过滤、加盐等，并附带相应的代码实现和性能评估。此外，这本书的书名“最佳实践”也让我联想到，它可能会包含一些鲜为人知的、但却极其有效的调优技巧，比如如何精细化地管理Spark的内存，包括Executor内存、Driver内存、Shuffle内存的合理分配，以及如何利用Unsafe Memory等高级特性来进一步压榨性能。我还想知道，书中是否会讨论Spark与Hadoop生态系统中其他组件（如HDFS、Hive、Kafka）的最佳集成方式，以及在实际生产环境中，如何进行Spark集群的容错和高可用性设计。这些都是让一个Spark开发者从“能用”到“用好”的关键。

评分☆☆☆☆☆

本书介绍了Spark的基础知识，从利用Spark API来载入和处理数据，到将数据作为多种机器学习模型的输入。此外还通过详细的例子和现实应用讲解了常见的机器学习模型，包括推荐系统、分类、回归、聚类和降维。另外还介绍了一些高阶内容，如大规模文本数据的处理，以及Spark Streaming下的在线机器学习和模型评估方法。

评分☆☆☆☆☆

慕名已久，最近就要用到了，先买了

评分☆☆☆☆☆

Spark最佳实践

评分☆☆☆☆☆

书质量很好啊，帮同事买的，应该很喜欢，推荐大家购买，好好学习，天天向上哈哈哈好

评分☆☆☆☆☆

非常不错的spark 入门书，介绍单位，讲解细致。非常实用。

评分☆☆☆☆☆

好书，正在看，努力学习，大数据，未来的趋势，必不可少！

评分☆☆☆☆☆

Spark快速大数据分析》由 Spark 开发者及核心成员共同打造，讲解了网络大数据时代应运而生的、能高效迅捷地分析处理数据的工具——Spark，它带领读者快速掌握用 Spark 收集、计算、简化和保存海量数据的方法，学会交互、迭代和增量式分析，解决分区、数据本地化和自定义序列化等问题。

评分☆☆☆☆☆

又买了很多书，我是"大书"控么

评分☆☆☆☆☆

作为工具书来说很实用