【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 为快速编写高效分布式程序 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 翩若惊鸿图书专营店

ISBN：9787111463115

商品编码：28219740143

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，如阿里巴巴、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第一个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 资深软件开发工程师，现就职于Databricks公司，之前曾就职于谷歌、亚马逊、微软和Foursquare等著名公司。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 阿里巴巴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的最新版本为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，最近的稳定版本已经有2.9.2版。Fedora 18已经有2.9.2版。Scala官网上的最新版在选择Spark支持的Scala版本十分重要，Spark对Scala的版本很敏感。.........

《数据炼金术：精通Spark，驾驭海量数据，释放业务洞察》 在当今数据爆炸的时代，如何从海量、异构、高速流动的数据中提取价值，已成为企业生存和发展的关键。无论是精准的用户画像，还是实时的欺诈检测，亦或是智能的推荐系统，其核心都离不开对数据的深度挖掘与高效处理。然而，传统的数据处理方式往往在面对PB级别的数据集时显得力不从心，效率低下，成本高昂。这时，一款强大的分布式计算框架便应运而生，它如同一位技艺精湛的炼金术士，能够将原始、繁杂的数据转化为宝贵的业务洞察和 actionable insights。 本书并非对某一款特定工具的简单罗列，而是致力于构建一套完整的、以解决实际问题为导向的分布式数据处理思想体系。我们将深入探讨的是，如何在复杂多变的业务场景下，选择、组合、优化并最终驾驭一系列先进的数据处理技术，构建出既强大又灵活的解决方案。本书的核心理念在于“化繁为简，以简驭繁”，通过对分布式计算原理的透彻理解，以及对不同处理范式的灵活运用，最终实现对海量数据的“精确提炼”，生成具有极高商业价值的“数据黄金”。 第一篇：基石——理解分布式计算的本质与挑战 在踏上数据处理的征程之前，我们必须牢固掌握其底层基石——分布式计算的原理。本篇将带领读者穿越复杂的理论迷雾，深入浅出地剖析分布式系统的核心概念。 从单机到分布式：认知的飞跃 我们将从根本上理解为何需要分布式计算。数据规模的指数级增长、计算需求的不断攀升，以及单机硬件性能瓶颈的出现，都迫使我们走向分布式架构。这里，我们将摆脱对某个具体工具的依赖，而是从通用原理出发，理解分布式系统中“分而治之”的哲学。 分布式系统的挑战与权衡 分布式并非灵丹妙药，它带来了新的复杂性。我们将在这一部分详细探讨分布式系统面临的共性挑战，包括： 一致性问题： 如何确保在多节点环境下，数据副本之间保持一致？我们将触及CAP理论的精髓，理解在分布式场景下，一致性、可用性和分区容错性这三者之间不可避免的权衡，并探讨常见的解决方案，如最终一致性、强一致性模型等。 容错性与可靠性： 当部分节点发生故障时，系统如何保持可用？我们将学习故障检测、故障恢复、数据冗余等机制，理解如何构建高可用、高可靠的分布式系统，确保业务的连续性。 并发与调度： 在海量数据并发处理时，如何有效地分配任务、管理资源，并避免死锁、活锁等问题？我们将探讨任务调度策略，如负载均衡、贪婪调度、基于代价的调度等，以及并发控制机制，如锁、事务等。 网络通信与延迟： 分布式系统的性能往往受限于网络传输。我们将分析网络延迟对分布式计算的影响，并探讨低延迟通信协议、数据序列化技术等优化手段。 计算范式的演进：批量、流式与交互式 不同的业务需求催生了不同的计算范式。我们将深入理解： 批量处理（Batch Processing）： 适用于处理大规模静态数据集，如离线报表、数据仓库ETL等。我们将探讨其工作流程、优缺点，以及在何时应该选择批量处理。 流式处理（Stream Processing）： 实时响应数据源的持续流入，适用于实时监控、在线推荐、欺诈检测等场景。我们将剖析流式处理的挑战，如低延迟、时序性、窗口操作等，并探讨如何构建实时数据管道。 交互式查询（Interactive Query）： 允许用户通过SQL等语言对数据进行快速、 ad-hoc 的查询，适用于数据探索、BI分析等。我们将了解其对低延迟和高吞吐量的要求。 第二篇：设计——构建高效分布式数据处理流程 理解了分布式计算的底层原理，我们便可以着手设计高效的数据处理流程。本篇将聚焦于如何将抽象的原理转化为具体的实践，构建出满足业务需求的解决方案。 数据源的理解与接入 数据并非孤立存在，它们可能来自各种各样的源头，如关系型数据库、NoSQL数据库、消息队列、日志文件、API接口等。我们将学习如何根据数据源的特性（如结构化、半结构化、非结构化，以及数据更新频率），选择合适的接入方式和数据格式。 数据预处理与清洗的艺术 原始数据往往是“脏”的，包含噪声、缺失值、异常值等。本节将深入探讨数据预处理的关键技术，包括： 缺失值处理： 填充、删除、模型预测等策略。 异常值检测与处理： 基于统计学方法、机器学习算法的检测与修正。 数据去重与标准化： 确保数据的一致性和可比性。 特征工程： 从原始数据中提取有意义的特征，为后续分析打下基础。 分布式计算框架的选择与组合 市面上存在多种分布式计算框架，它们各有侧重，适用于不同的场景。本书将引导读者掌握如何根据业务需求、数据规模、处理延迟要求、团队技术栈以及成本考量，灵活选择并组合最适合的工具，而非局限于单一框架。我们将分析不同框架的设计理念、优势劣势，以及它们如何协同工作。 高效的分布式数据转换与聚合 这是数据处理的核心环节。我们将深入探讨： 算子（Operators）的设计： 如何高效地实现Map、Reduce、Join、Filter、Group By等基本转换操作。 数据分区（Partitioning）的策略： 理解不同的分区策略（如Hash Partitioning, Range Partitioning）如何影响数据局部性、Shuffle开销，进而影响整体性能。 Shuffle过程的优化： Shuffle是分布式计算中最昂贵的环节之一。我们将分析Shuffle的原理，并探讨减少Shuffle数据量、优化Shuffle读写性能的方法。 数据倾斜（Data Skew）的诊断与解决： 数据倾斜是导致分布式计算性能瓶颈的常见原因。我们将学习识别数据倾斜的迹象，并掌握多种有效的解决策略。 分布式存储的选择与优化 计算离不开存储。我们将探讨不同分布式存储系统的特点，如： 分布式文件系统（如HDFS）： 适用于存储大规模非结构化和半结构化数据。 分布式数据库（如HBase, Cassandra）： 适用于需要高吞吐量、低延迟随机读写的场景。 分布式数据仓库（如Hive, Kudu）： 适用于OLAP分析场景。 我们将分析如何根据数据访问模式、一致性要求、扩展性需求，选择最合适的存储方案，并学习其优化技巧。 任务调度与资源管理 一个高效的分布式数据处理系统离不开精细的任务调度和资源管理。我们将理解： 任务调度器（Scheduler）的作用： 如何智能地分配计算资源、管理任务依赖关系，以及优化任务执行顺序。 资源管理系统（如YARN）： 如何有效地管理集群资源，实现资源的高效利用和隔离。 第三篇：实战——驱动业务价值的分布式数据应用 理论与设计最终要服务于实际业务。本篇将通过一系列典型场景，展示如何将前两篇的知识融会贯通，构建出切实驱动业务价值的分布式数据应用。 构建实时分析平台：洞察先机 我们将探讨如何设计并实现一个能够实时处理和分析海量数据流的平台，用于： 用户行为实时分析： 追踪用户点击、浏览、购买等行为，实现实时用户画像更新和个性化推荐。 实时欺诈检测： 监控交易行为，快速识别并阻止欺诈活动。 IoT数据处理： 实时采集和分析来自物联网设备的传感器数据，实现设备监控和故障预警。 构建大规模离线数据处理流水线：数据资产沉淀 针对需要处理海量历史数据、进行深度分析的场景，我们将学习如何构建稳定、高效的离线数据处理流水线，用于： 数据仓库的ETL（Extract, Transform, Load）： 将来自多个业务系统的数据抽取、转换后加载到数据仓库，为BI分析提供支持。 用户画像的批量生成： 基于历史行为数据，批量计算生成用户画像，指导市场营销和产品优化。 模型训练的数据准备： 为机器学习模型训练准备大规模、高质量的数据集。 构建交互式查询平台：赋能业务人员 我们将演示如何构建一个能够让业务分析师和数据科学家快速、便捷地探索海量数据的平台，实现： Ad-hoc查询与数据探索： 快速响应业务方的各种临时性数据查询需求。 BI报表与仪表盘的构建： 为业务决策提供直观、可视化的数据支撑。 性能优化与故障排查实战 在实际部署过程中，性能瓶颈和故障排查是不可避免的。我们将分享一系列实用的优化技巧和故障排查方法，包括： 性能监控与调优： 如何利用日志、监控工具发现性能瓶颈，并针对性地进行调优。 常见故障的诊断与解决： 如内存溢出、磁盘IO瓶颈、网络拥塞、任务失败等。 代码级别的优化： 如使用更高效的算法、减少数据序列化开销、优化数据结构等。 结语 本书并非止步于介绍某一种工具或技术，而是倡导一种“解决问题”的思维模式。我们将引导读者跳出工具的限制，深入理解分布式数据处理的核心原理、设计模式和工程实践。通过掌握书中贯穿的“化繁为简，以简驭繁”的理念，以及“量体裁衣，灵活组合”的策略，您将能够真正成为一名出色的“数据炼金术士”，从海量数据中提炼出最具价值的“数据黄金”，为企业在数字化浪潮中赢得先机。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在数据分析领域摸爬滚打多年的老兵，我一直都在寻找能够提升效率的工具。Spark的名声在外，但一直没有找到一本真正让我觉得“上手”的书。很多关于Spark的书籍，要么过于偏重理论，要么代码示例陈旧，要么讲解不够清晰。我对这本书的期望是，它能够提供一套系统性的学习路径，从Spark的架构原理讲起，然后逐步深入到RDD、DataFrame、Spark SQL、Spark Streaming等核心模块，并重点突出如何在实际项目中应用这些技术。我希望它能包含一些常见的数据处理场景，比如ETL、实时分析、机器学习等，并提供相应的Spark解决方案，让读者能够快速迁移到Spark的生态系统中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，简洁大方，直接点出了核心关键词“Spark”和“快速数据处理”。我一直对大数据技术很感兴趣，但又觉得很多资料过于理论化，缺乏实操性。看到这本书的副标题“系统讲解Spark的数据处理工具及使用方法，为快速编写高效分布式程序”，我立刻就被吸引了。我希望这本书能像它名字一样，深入浅出地讲解Spark的核心概念和常用组件，并且最重要的是，提供大量实际的代码示例和场景应用，让我能够真正学会如何利用Spark来处理大规模数据，而不是停留在纸上谈兵。尤其期待它能在分布式程序的编写方面有所突破，解决我在实际开发中遇到的性能瓶颈和并发问题。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对Spark技术充满热情但又常常被其复杂性所困扰的读者。这本书的标题，特别是“系统讲解”和“快速编写高效分布式程序”，让我看到了希望。我非常看重这本书的“系统性”，希望它能循序渐进地引导我理解Spark的方方面面，从基础概念到高级特性，无所不包。同时，“快速”和“高效”更是我的痛点，我希望能通过这本书学到切实可行的方法，优化我的Spark程序，让它们在处理海量数据时能够游刃有余，避免不必要的等待和资源浪费。我尤其期待书中能有关于Spark内存管理、任务调度、数据分区等方面的深入讲解，以及如何根据具体业务场景选择最合适的Spark API和优化策略。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，无疑是给像我一样渴望掌握Spark技术的开发者注入了一剂强心针。市面上关于Spark的书籍不少，但往往内容冗杂，重点不明。我非常欣赏这本书的命名方式，直接点出“快速”和“高效”，这正是我对Spark的期待。我希望这本书能够深入剖析Spark的核心机制，例如其内存计算的优势、容错机制的原理，以及如何通过API高效地操作数据。更重要的是，我期待它能提供实用的分布式程序编写技巧，包括如何设计合理的作业、如何进行并行化处理、以及如何避免常见的性能陷阱。如果书中还能包含一些关于Spark生态系统中其他重要组件（如HDFS、Hive、Yarn）的集成和使用方法，那就更能满足我全面的学习需求。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚接触大数据开发的初学者，对Spark充满了好奇，但也有些畏惧。听说Spark是一个功能强大但学习曲线比较陡峭的技术。这本书的名称让我眼前一亮，特别是“快速”、“高效”这些词语，让我觉得它可能就是我需要的入门指南。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，解释Spark的基本原理，并且通过大量的图示和实例，帮助我理解Spark的工作流程。我特别希望能看到一些关于如何配置Spark环境、如何编写第一个Spark程序、以及如何进行基本的性能调优的章节。如果能有一些关于Spark在不同业务场景下的应用案例，那就更好了，这样我能对Spark的实际价值有一个更直观的认识。