出版社： 人民邮电出版社
ISBN：9787115403094
版次：1
商品编码：11782888
包装：平装
丛书名： 图灵程序设计丛书
开本：16开
出版时间：2015-09-01
用纸：胶版纸
页数：210
正文语种：中文
具体描述
编辑推荐
Spark开发者出品！《Spark快速大数据分析》是一本为Spark初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于Spark的用法，它对Spark的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。
本书介绍了开源集群计算系统Apache Spark，它可以加速数据分析的实现和运行。利用Spark，你可以用Python、Java以及Scala的简易API来快速操控大规模数据集。
本书由Spark开发者编写，可以让数据科学家和工程师即刻上手。你能学到如何使用简短的代码实现复杂的并行作业，还能了解从简单的批处理作业到流处理以及机器学习等应用。
内容简介
《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。作者简介
Holden Karau，是Databricks的软件开发工程师，活跃于开源社区。她还著有《Spark快速数据处理》。Andy Konwinski，是Databricks联合创始人，Apache Spark项目技术专家，还是Apache Mesos项目的联合发起人。
Patrick Wendell，是Databricks联合创始人，也是Apache Spark项目技术专家。他还负责维护Spark核心引擎的几个子系统。
Matei Zaharia，是Databricks的CTO，同时也是Apache Spark项目发起人以及Apache基金会副主席。
内页插图
精彩书评
“Spark是构建大数据应用流行的框架，而如果有人要我推荐一些指南书籍，《Spark快速大数据分析》无疑会排在首位。”——Ben Lorica，O'Reilly首席数据科学家
目录
推荐序 xi译者序 xiv
序 xvi
前言 xvii
第1章 Spark数据分析导论 1
1．1 Spark是什么 1
1．2 一个大一统的软件栈 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的用户和用途 4
1．3．1 数据科学任务 4
1．3．2 数据处理应用 5
1．4 Spark简史 5
1．5 Spark的版本和发布 6
1．6 Spark的存储层次 6
第2章 Spark下载与入门 7
2．1 下载Spark 7
2．2 Spark中Python和Scala的shell 9
2．3 Spark 核心概念简介 12
2．4 独立应用 14
2．4．1 初始化SparkContext 15
2．4．2 构建独立应用 16
2．5 总结 19
第3章 RDD编程 21
3．1 RDD基础 21
3．2 创建RDD 23
3．3 RDD操作 24
3．3．1 转化操作 24
3．3．2 行动操作 26
3．3．3 惰性求值 27
3．4 向Spark传递函数 27
3．4．1 Python 27
3．4．2 Scala 28
3．4．3 Java 29
3．5 常见的转化操作和行动操作 30
3．5．1 基本RDD 30
3．5．2 在不同RDD类型间转换 37
3．6 持久化( 缓存) 39
3．7 总结 40
第4章 键值对操作 41
4．1 动机 41
4．2 创建Pair RDD 42
4．3 Pair RDD的转化操作 42
4．3．1 聚合操作 45
4．3．2 数据分组 49
4．3．3 连接 50
4．3．4 数据排序 51
4．4 Pair RDD的行动操作 52
4．5 数据分区（进阶） 52
4．5．1 获取RDD的分区方式 55
4．5．2 从分区中获益的操作 56
4．5．3 影响分区方式的操作 57
4．5．4 示例：PageRank 57
4．5．5 自定义分区方式 59
4．6 总结 61
第5章 数据读取与保存 63
5．1 动机 63
5．2 文件格式 64
5．2．1 文本文件 64
5．2．2 JSON 66
5．2．3 逗号分隔值与制表符分隔值 68
5．2．4 SequenceFile 71
5．2．5 对象文件 73
5．2．6 Hadoop输入输出格式 73
5．2．7 文件压缩 77
5．3 文件系统 78
5．3．1 本地/“常规”文件系统 78
5．3．2 Amazon S3 78
5．3．3 HDFS 79
5．4 Spark SQL中的结构化数据 79
5．4．1 Apache Hive 80
5．4．2 JSON 80
5．5 数据库 81
5．5．1 Java数据库连接 81
5．5．2 Cassandra 82
5．5．3 HBase 84
5．5．4 Elasticsearch 85
5．6 总结 86
第6章 Spark编程进阶 87
6．1 简介 87
6．2 累加器 88
6．2．1 累加器与容错性 90
6．2．2 自定义累加器 91
6．3 广播变量 91
6．4 基于分区进行操作 94
6．5 与外部程序间的管道 96
6．6 数值RDD 的操作 99
6．7 总结 100
第7章 在集群上运行Spark 101
7．1 简介 101
7．2 Spark运行时架构 101
7．2．1 驱动器节点 102
7．2．2 执行器节点 103
7．2．3 集群管理器 103
7．2．4 启动一个程序 104
7．2．5 小结 104
7．3 使用spark-submit 部署应用 105
7．4 打包代码与依赖 107
7．4．1 使用Maven构建的用Java编写的Spark应用 108
7．4．2 使用sbt构建的用Scala编写的Spark应用 109
7．4．3 依赖冲突 111
7．5 Spark应用内与应用间调度 111
7．6 集群管理器 112
7．6．1 独立集群管理器 112
7．6．2 Hadoop YARN 115
7．6．3 Apache Mesos 116
7．6．4 Amazon EC2 117
7．7 选择合适的集群管理器 120
7．8 总结 121
第8章 Spark调优与调试 123
8．1 使用SparkConf配置Spark 123
8．2 Spark执行的组成部分：作业、任务和步骤 127
8．3 查找信息 131
8．3．1 Spark网页用户界面 131
8．3．2 驱动器进程和执行器进程的日志 134
8．4 关键性能考量 135
8．4．1 并行度 135
8．4．2 序列化格式 136
8．4．3 内存管理 137
8．4．4 硬件供给 138
8．5 总结 139
第9章 Spark SQL 141
9．1 连接Spark SQL 142
9．2 在应用中使用Spark SQL 144
9．2．1 初始化Spark SQL 144
9．2．2 基本查询示例 145
9．2．3 SchemaRDD 146
9．2．4 缓存 148
9．3 读取和存储数据 149
9．3．1 Apache Hive 149
9．3．2 Parquet 150
9．3．3 JSON 150
9．3．4 基于RDD 152
9．4 JDBC/ODBC服务器 153
9．4．1 使用Beeline 155
9．4．2 长生命周期的表与查询 156
9．5 用户自定义函数 156
9．5．1 Spark SQL UDF 156
9．5．2 Hive UDF 157
9．6 Spark SQL性能 158
9．7 总结 159
第10章 Spark Streaming 161
10．1 一个简单的例子 162
10．2 架构与抽象 164
10．3 转化操作 167
10．3．1 无状态转化操作 167
10．3．2 有状态转化操作 169
10．4 输出操作 173
10．5 输入源 175
10．5．1 核心数据源 175
10．5．2 附加数据源 176
10．5．3 多数据源与集群规模 179
10．6 24/7不间断运行 180
10．6．1 检查点机制 180
10．6．2 驱动器程序容错 181
10．6．3 工作节点容错 182
10．6．4 接收器容错 182
10．6．5 处理保证 183
10．7 Streaming用户界面 183
10．8 性能考量 184
10．8．1 批次和窗口大小 184
10．8．2 并行度 184
10．8．3 垃圾回收和内存使用 185
10．9 总结 185
第11章 基于MLlib的机器学习 187
11．1 概述 187
11．2 系统要求 188
11．3 机器学习基础 189
11．4 数据类型 192
11．5 算法 194
11．5．1 特征提取 194
11．5．2 统计 196
11．5．3 分类与回归 197
11．5．4 聚类 202
11．5．5 协同过滤与推荐 203
11．5．6 降维 204
11．5．7 模型评估 206
11．6 一些提示与性能考量 206
11．6．1 准备特征 206
11．6．2 配置算法 207
11．6．3 缓存RDD以重复使用 207
11．6．4 识别稀疏程度 207
11．6．5 并行度 207
11．7 流水线API 208
11．8 总结 209
作者简介 210
封面介绍 210
精彩书摘
Spark简史Spark 是由一个强大而活跃的开源社区开发和维护的，社区中的开发者们来自许许多多不同的机构。如果你或者你所在的机构是第一次尝试使用 Spark，也许你会对 Spark 这个项目的历史感兴趣。Spark 是于 2009 年作为一个研究项目在加州大学伯克利分校 RAD 实验室（AMPLab 的前身）诞生。实验室中的一些研究人员曾经用过 Hadoop MapReduce。他们发现 MapReduce 在迭代计算和交互计算的任务上表现得效率低下。因此，Spark 从一开始就是为交互式查询和迭代算法设计的，同时还支持内存式存储和高效的容错机制。
2009 年，关于 Spark 的研究论文在学术会议上发表，同年 Spark 项目正式诞生。其后不久，相比于 MapReduce，Spark 在某些任务上已经获得了 10 ～ 20 倍的性能提升。
Spark 最早的一部分用户来自加州伯克利分校的其他研究小组，其中比较著名的有 Mobile Millennium。作为机器学习领域的研究项目，他们利用 Spark 来监控并预测旧金山湾区的交通拥堵情况。仅仅过了短短的一段时间，许多外部机构也开始使用 Spark。如今，有超过 50 个机构将自己添加到了使用 Spark 的机构列表页面。在 Spark 社区如火如荼的社区活动 Spark Meetups和 Spark 峰会中，许多机构也向大家积极分享他们特有的 Spark 应用场景。除了加州大学伯克利分校，对 Spark 作出贡献的主要机构还有 Databricks、雅虎以及英特尔。
2011 年，AMPLab 开始基于 Spark 开发更高层的组件，比如 Shark（Spark 上的 Hive）1 和 Spark Streaming。这些组件和其他一些组件一起被称为伯克利数据分析工具栈（BDAS，https://amplab.cs.berkeley.edu/software/）。
1Shark 已经被 Spark SQL 所取代。
Spark 最早在 2010 年 3 月开源，并且在 2013 年 6 月交给了 Apache 基金会，现在已经成了 Apache 开源基金会的顶级项目。
Spark的版本和发布
自其出现以来，Spark 就一直是一个非常活跃的项目，Spark 社区也一直保持着非常繁荣的态势。随着版本号的不断更迭，Spark 的贡献者也与日俱增。Spark 1.0 吸引了 100 多个开源程序员参与开发。尽管项目活跃度在飞速地提升，Spark 社区依然保持着常规的发布新版本的节奏。2014 年 5 月，Spark 1.0 正式发布，而本书则主要关注 Spark 1.1.0 以及后续的版本。不过，大多数概念在老版本的 Spark 中依然适用，而大多数示例也能运行在老版本的 Spark 上。
Spark的存储层次
Spark 不仅可以将任何 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）上的文件读取为分布式数据集，也可以支持其他支持 Hadoop 接口的系统，比如本地文件、亚马逊 S3、Cassandra、Hive、HBase 等。我们需要弄清楚的是，Hadoop 并非 Spark 的必要条件，Spark 支持任何实现了 Hadoop 接口的存储系统。Spark 支持的 Hadoop 输入格式包括文本文件、SequenceFile、Avro、Parquet 等。我们会在第 5 章讨论读取和存储时详细介绍如何与这些数据源进行交互。
……
前言/序言
《深度探索：分布式系统与海量数据处理之道》 在这信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业决策的核心引擎。然而，如何高效、可靠地处理和分析那些规模庞大、增长迅速、类型繁多的数据集，却是一个持续存在的巨大挑战。传统的数据处理技术在面对PB级甚至EB级数据时，往往显得力不从心，不仅响应时间漫长，而且成本高昂，难以满足实时分析和复杂洞察的需求。这正是分布式系统和海量数据处理技术应运而生的关键所在。 本书《深度探索：分布式系统与海量数据处理之道》旨在为读者提供一个全面、深入的视角，去理解和掌握构建、管理和优化大规模数据处理系统的核心原理与实践方法。我们不只是简单地罗列工具和技术，而是致力于剖析其背后的理论基础、设计哲学以及在真实世界中的应用场景。本书旨在帮助读者从根本上理解分布式计算的本质，从而能够根据具体业务需求，灵活运用各种技术栈，设计出高效、可扩展且健壮的海量数据处理解决方案。 第一部分：分布式系统的基石 在踏入海量数据处理的广阔天地之前，我们必须先牢固掌握分布式系统的基本概念和设计原则。本部分将系统性地阐述分布式系统的核心要素，为后续深入学习打下坚实基础。 分布式系统的本质与挑战： 我们将从“何为分布式系统”开始，探讨其与单机系统的根本区别，以及为何分布式系统是处理海量数据的必然选择。同时，也将深入剖析分布式系统所面临的固有挑战，例如： 一致性问题 (Consistency)： 在多个节点协同工作时，如何保证数据的一致性？我们将讨论强一致性、最终一致性等模型，并分析它们在不同场景下的权衡。 可用性问题 (Availability)： 系统在面临节点故障、网络分区等问题时，如何尽可能保持服务的可用性？CAP定理在这里将扮演关键角色，我们不仅会解释其理论，更会探讨其在实践中的意义。 分区容错性 (Partition Tolerance)： 分布式系统不可避免会遇到网络分区，即不同节点之间无法正常通信。系统该如何在这种环境下继续运行？ 延迟问题 (Latency)： 数据在网络中传输、节点间协调都会引入延迟，如何最小化延迟对用户体验和系统性能的影响？ 并发与并行 (Concurrency & Parallelism)： 理解并区分这两个概念，以及它们在分布式系统中的作用，是实现高效处理的关键。 节点管理与调度 (Node Management & Scheduling)： 如何有效地管理大量节点，并将任务合理地分配到各个节点上执行？ 分布式共识机制 (Distributed Consensus Mechanisms)： 分布式系统中最具挑战性的问题之一是如何让所有节点就某个值达成一致。本部分将深入探讨几种经典的共识算法，以及它们如何解决分布式系统中的“拜占庭将军问题”等难题： Paxos 算法： 尽管理解起来较为复杂，但 Paxos 是许多分布式系统共识算法的理论基础。我们将通过简化模型和实例，帮助读者逐步理解其原理，包括Leader Election、Acceptor、Proposer等角色。 Raft 算法： 相比 Paxos，Raft 在工程实践中更易于理解和实现。我们将详细讲解 Raft 的日志复制、Leader Election、Safety 等核心概念，以及它如何保证系统在节点故障情况下的正确运行。 Zab 协议： 作为 Apache ZooKeeper 的核心通信协议，Zab 在分布式协调服务中有着广泛应用。我们将分析 Zab 的特性，以及它如何与 ZooKeeper 集成，提供高可用的分布式协调能力。 其他共识算法的讨论： 简要介绍如 Multi-Paxos, Viewstamped Replication 等变种，以及它们在特定场景下的优势。 分布式存储系统 (Distributed Storage Systems)： 海量数据的存储是处理的前提。本部分将聚焦于分布式存储系统的设计原理和关键技术： 分布式文件系统 (Distributed File Systems - DFS)： 以 Hadoop Distributed File System (HDFS) 为例，深入剖析其架构设计，包括 NameNode、DataNode 的职责，数据的块存储、副本机制，以及数据容错和恢复策略。我们将探讨 HDFS 的优势与局限，以及其在Hadoop生态中的地位。 分布式键值存储 (Distributed Key-Value Stores)： 讨论如 Amazon DynamoDB, Apache Cassandra 等系统的设计理念。我们将分析它们如何通过分布式哈希、一致性哈希环 (Consistent Hashing Ring) 等技术实现数据分片 (Sharding) 和水平扩展。同时，也会探讨它们在一致性模型（如Tunable Consistency）上的选择，以及如何处理读写冲突。 分布式关系型数据库 (Distributed Relational Databases)： 介绍如 Google Spanner, CockroachDB 等系统，它们如何在分布式环境下提供强一致性的关系型数据库服务。我们将探讨它们如何结合分布式事务、多版本并发控制 (MVCC) 和分布式共识机制来实现这一目标。 分布式块存储与对象存储： 简要介绍 Ceph 等系统，以及云厂商提供的对象存储服务（如 Amazon S3），分析它们在不同应用场景下的适用性。 第二部分：海量数据处理引擎 在拥有了坚实的分布式系统基础后，我们转向海量数据处理的核心引擎。本部分将深入剖析当前主流的分布式计算框架，并从设计理念、执行模型和优化策略等多个维度进行讲解。 批处理计算框架 (Batch Processing Frameworks)： Apache Hadoop MapReduce： 作为分布式批处理的先驱，我们将详细解析 MapReduce 的核心概念：Map 阶段和 Reduce 阶段，InputSplit、RecordReader、OutputFormat 等组件。深入探讨 MapReduce 的工作流程，Shuffle & Sort 阶段的关键优化，以及它在处理大规模离线数据任务中的应用。尽管其在效率上已被新框架超越，但理解 MapReduce 的原理对于理解后续框架至关重要。 Apache Spark： Spark 是当前海量数据处理领域最受欢迎的框架之一。本部分将深入挖掘 Spark 的核心优势和技术细节： RDDs (Resilient Distributed Datasets)： 深入理解 RDD 的概念，它的弹性（容错）、分布式特性，以及 Transformations 和 Actions 的区别。我们将详细讲解 RDD 的 lineage (血缘关系) 和 fault tolerance (容错机制)，以及 Spark 如何通过重构失落的分区来保证数据恢复。 Spark SQL & DataFrames/Datasets： 介绍 Spark SQL 如何将结构化数据处理提升到新的水平，包括 DataFrame 和 Dataset 的概念、Schema 的作用，以及 Catalyst Optimizer 如何进行查询优化，生成高效的执行计划。 Spark Streaming & Structured Streaming： 探讨 Spark 在实时数据处理方面的能力，从微批处理到真正的流处理。我们将分析 Spark Streaming 的 RDD 转换模型，以及 Structured Streaming 如何将流处理视为一种不断追加的表，提供更统一、更强大的接口。 Spark Core Architecture： 详细讲解 Spark 的 Master/Worker 架构，Driver Program、Executor、Task 的概念，以及作业的提交、调度和执行过程。 Spark 性能优化： 深入探讨 Spark 的内存管理（Tachyon/Project Hydrogen）、Shuffle 优化、数据序列化（Kryo）、缓存 (Caching) 与持久化 (Persistence) 等关键优化技术。 流处理计算框架 (Stream Processing Frameworks)： Apache Storm： 作为早期的分布式实时计算系统，我们将介绍 Storm 的 Spout 和 Bolt 概念，Topology 的构建，以及其在低延迟、高吞吐量流处理场景下的应用。 Apache Flink： Flink 是近年来发展迅速的下一代流处理框架，以其真正的流处理能力、事件时间处理、状态管理以及强大的容错机制而著称。本部分将深入讲解 Flink 的核心概念： DataStream API & DataSet API： 讲解 Flink 如何处理无界和有界数据集。 事件时间 (Event Time) vs. 处理时间 (Processing Time)： 深入理解事件时间处理的重要性，以及 Watermarks 如何解决乱序数据问题。 状态管理 (State Management)： Flink 强大的状态管理机制是其核心竞争力之一。我们将探讨 RocksDB State Backend、Memory State Backend，以及 Checkpointing 和 Savepointing 如何实现容错和恢复。 Flink 的架构： 介绍 JobManager, TaskManager, Slot 的概念，以及作业的提交、调度和执行流程。 Flink 的窗口操作 (Windowing)： 详细讲解固定窗口、滑动窗口、会话窗口等，以及如何对数据进行聚合和计算。 图计算框架 (Graph Processing Frameworks)： Apache Giraph： 介绍 Giraph 如何基于 MapReduce 实现大规模图计算，包括 Vertex、Edge、Message 的概念，以及 BSP (Bulk Synchronous Parallel) 模型。 Apache Spark GraphX： 讲解 GraphX 如何将图计算集成到 Spark 生态系统中，利用 RDD 和 DataFrame 的能力进行高效的图分析。 第三部分：数据仓库与数据湖 海量数据的有效组织、存储和管理是实现高效分析的前提。本部分将探讨数据仓库和数据湖的设计理念、技术选型以及最佳实践。 数据仓库 (Data Warehousing)： 维度建模 (Dimensional Modeling)： 深入讲解事实表 (Fact Table) 和维度表 (Dimension Table) 的设计，星型模型 (Star Schema) 和雪花模型 (Snowflake Schema) 的应用。 ETL/ELT 过程： 讲解数据抽取 (Extract)、转换 (Transform) 和加载 (Load) 的流程，以及现代数据仓库中 ELT 模式的演进。 OLAP (Online Analytical Processing) 与 OLTP (Online Transaction Processing)： 区分两者的概念和适用场景。 MPP (Massively Parallel Processing) 数据仓库： 介绍如 Teradata, Greenplum, Amazon Redshift, Snowflake 等 MPP 数据仓库的架构和优势。 数据湖 (Data Lake)： 数据湖的理念与优势： 讲解数据湖如何存储原始、结构化、半结构化和非结构化数据，以及其在灵活性和成本效益上的优势。 数据湖的存储格式： 介绍 Parquet, ORC, Avro 等高效的列式存储格式，以及它们在压缩、编码和查询性能上的优势。 数据湖的管理与治理： 探讨如何管理数据湖中的数据，包括数据目录、元数据管理、数据质量、数据安全与合规性。 与数据仓库的对比与结合： 分析数据湖与数据仓库各自的优缺点，以及如何构建“数据湖仓一体”的解决方案。 第四部分：大数据生态与应用实践 海量数据处理并非孤立的技术，而是构建在庞大的生态系统之上。本部分将介绍大数据生态中的关键组件，并结合实际案例，展示如何构建和部署端到端的大数据解决方案。 数据集成与采集： ETL 工具： 介绍 Kettle (Pentaho Data Integration), Talend 等可视化 ETL 工具。 实时数据采集： 探讨 Apache Kafka, Apache Pulsar 等分布式消息队列在构建高吞吐量、低延迟数据管道中的作用。 Sqoop： 讲解 Sqoop 如何在关系型数据库和 Hadoop 之间进行数据导入导出。 元数据管理与数据目录： Apache Hive Metastore： 讲解 Hive Metastore 如何存储和管理 Hive 表的元数据，以及其作为数据目录的基础作用。 Apache Atlas： 介绍 Atlas 如何提供端到端的数据治理和元数据管理能力，包括数据血缘追踪、分类和审计。 分布式任务调度： Apache Airflow： 讲解 Airflow 如何通过 DAG (Directed Acyclic Graph) 定义和调度复杂的数据处理工作流，实现自动化和监控。 Oozie： 介绍 Oozie 在 Hadoop 生态系统中的任务调度能力。 数据可视化与 BI： Tableau, Power BI, Superset： 简要介绍主流的数据可视化工具，以及它们如何连接到大数据存储和计算引擎，实现数据的交互式探索和报表生成。 实际案例分析： 推荐系统： 分析如何利用 Spark 和分布式存储构建一个个性化推荐系统，包括数据采集、特征工程、模型训练和实时服务。 日志分析： 讲解如何使用 ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 或 Spark Streaming + Kafka 来实现大规模日志数据的实时采集、分析和可视化。 金融风控： 探讨如何利用大数据技术进行欺诈检测、信用评估等金融场景的应用。 物联网 (IoT) 数据处理： 分析如何处理和分析海量的 IoT 设备产生的数据，包括数据采集、实时处理和存储。 本书特色： 理论与实践深度结合： 我们不仅会讲解技术的原理，还会通过大量的代码示例、配置说明和架构图，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 强调底层原理： 许多大数据技术看似复杂，但其背后都遵循着通用的分布式系统设计原则。本书力求揭示这些底层原理，让读者知其然，更知其所以然。 面向未来趋势： 除了介绍当前主流技术，我们也会适时探讨新兴技术和发展趋势，帮助读者保持知识的领先性。 注重权衡与选择： 在大数据领域，没有银弹。本书将引导读者理解不同技术和方案的优劣，从而做出最适合自身业务场景的选择。 《深度探索：分布式系统与海量数据处理之道》是一本为有志于深入理解和掌握大数据处理技术的工程师、架构师、数据科学家和技术决策者量身打造的指南。通过系统性的学习，您将能够自信地应对海量数据的挑战，构建出高效、可扩展且富有洞察力的大数据解决方案，在数据驱动的时代浪潮中立于不败之地。
用户评价
评分
我是一名对新兴技术充满好奇心的学生，一直想了解大数据分析的最新进展。《Spark快速大数据分析》这本书，绝对是我近期最满意的一本技术书籍。它以一种非常生动和实用的方式，带领我深入了解了Spark这个在当今大数据领域举足轻重的工具。书中对Spark的核心概念，如RDD、DataFrame、Spark SQL等的讲解，都非常到位，即使是对大数据领域不太熟悉的读者，也能轻松理解。我特别喜欢书中通过实际案例来讲解如何利用Spark进行数据清洗、转换、聚合以及模型训练等操作。
评分我是一名在传统行业摸爬滚打多年的数据分析师，一直以来主要接触的是Excel和SQL，对于“大数据”这个词，总有一种遥不可及的感觉，觉得那属于那些拥有高大上技术栈的互联网公司。《Spark快速大数据分析》这本书，真的给我打开了一扇新的大门。它让我看到了如何运用Spark这样前沿的技术，来处理和分析我们日常工作中遇到的海量数据。我印象最深刻的是书中关于数据预处理和特征工程的章节，作者用非常清晰的语言和实际的案例，展示了如何利用Spark的强大功能，对混乱、庞大的数据进行清洗、转换和整合，这对我来说简直是“救命稻草”。
评分我是一名在公司里负责数据平台建设的技术经理，一直在寻找能够提升我们数据处理效率和分析能力的解决方案。《Spark快速大数据分析》这本书，对我来说，简直是“雪中送炭”。我们团队目前面临着数据量爆炸式增长的挑战，传统的Hadoop MapReduce已经显得力不从心，而Spark的出现，给了我们新的希望。《Spark快速大数据分析》这本书，非常系统地介绍了Spark的架构、核心概念以及其在批处理、流处理、机器学习等方面的应用。它不仅有理论的深度，更有实践的广度，让我能够清晰地看到Spark如何帮助我们解决实际工作中遇到的瓶颈。
评分这本书简直是大数据分析领域的“鲁班秘籍”！我是一名初入数据分析行业的小白，之前看那些厚重的理论书，常常看得云里雾里，感觉自己像在迷宫里打转。直到我翻开《Spark快速大数据分析》，我才明白原来大数据分析也可以如此直观、如此高效。《Spark快速大数据分析》这本书，我真的要好好夸夸它！它不像市面上很多理论书那样，上来就给你一堆概念和公式，让你望而生畏。《Spark快速大数据分析》这本书，对于我这种想要快速入门并实际操作的读者来说，简直是及时雨！我一直觉得大数据这个领域高深莫测，总觉得要学很多复杂的算法和工具才能沾边，但是这本书的出现，完全颠覆了我的认知。它以一种非常接地气的方式，将Spark这个强大的工具融入到大数据分析的实践中，让我看到了普通人也能玩转大数据分析的希望。
评分作为一个有一定Python基础，但对大数据处理一直心有余悸的开发者，《Spark快速大数据分析》这本书，用一种极其友好的方式，拉近了我与Spark的距离。我之前尝试过一些大数据框架，但总觉得学习曲线过于陡峭，很容易打击学习的积极性。然而，《Spark快速大数据分析》这本书，从Spark的基础概念入手，循序渐进地讲解了其核心组件和常用API，并且结合了大量的代码示例。最重要的是，它没有停留于理论讲解，而是将Spark的强大能力体现在解决实际大数据问题的过程中。
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评分Spark快速大数据分析Spark快速大数据分析Spark快速大数据分析
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。
评分咯诶 v 哦的乐趣我回了啊柬埔寨
评分记录她小心翼翼地捧在手心
评分不错的大数据书籍！
评分内容较基础，阅读起来较快，且书中的spark版本是1.2略老
评分言之、言而总之，在京东买东西又好又快! 我为什么喜欢
评分好书，京东的物流和配送员，十分满意他们的服务！五颗星
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