Spark大數據實例開發教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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王傢林，徐香玉 等 著

圖書標籤:

• Spark
• 大數據
• 實例
• 開發
• 教程
• 數據分析
• Scala
• Python
• Java
• 分布式計算
• 數據處理

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111519096

版次：1

商品編碼：11837015

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-12-01

用紙：膠版紙

頁數：332

編輯推薦

適讀人群 ：spark大數據開發者
　　大數據資深培訓師、Spark大數據暢銷書《大數據Spark企業級實戰》作者王傢林新作。
　　內容廣度和深度兼顧，覆蓋瞭Spark技術的核心知識點，全程注重從架構的底層到上層，由宏觀到微觀的講解。
　　秉承“實戰”類圖書特色，解析大量案例和代碼的編寫操作，具有較強的可操作性，便於讀者學習和理解。

內容簡介

　　書中第1章首先通過介紹Spark的生態係統和RDD編程模型，使讀者能夠快速的對Spark技術的生態環境以及對Spark的RDD編程模型有個非常直觀的瞭解。第2章，首先介紹瞭Spark應用的兩種部署模式；然後在應用部署模式基礎上，開始Spark實戰的案例與解析，通過提供一個完整的基礎案例，使讀者瞭解一個Spark應用的大緻處理流程；接著對實戰中的重點部分，結閤源碼分析、監控日誌分析等深入解析瞭Spark運行機製、DAG圖等關鍵內容；後給齣Spark開發者常用的應用程序構建案例與分析，以及調試環境搭建的案例與應用調試的案例。第3章重點針對SparkSQL子模塊進行實戰，首先概要分析瞭Spark1.3版本中引入的DataFrame，然後基於DataFrame編程模型給齣一個完整的基礎案例與解析，接著也是針對實戰中的難度、重點部分，給予瞭更豐富的案例與深入地分析，後，重點關注Spark1.3版本中DataFrame當前支持的各種數據源，並給齣各種數據源基礎上的案例與分析，數據源包括各種結構化數據文件、Hive錶、外部數據庫或現有的RDD。第4章針對流處理進行實戰，首先分析流處理中的關鍵點和難度，並通過實例進行深入解析。然後針對各種數據源的情景，給齣由淺入深的實戰案例與解析，並結閤部分源碼，分析流處理的性能調優等，並給齣實例與分析。第5章針對著名的分布式內存存儲係統Tachyon進行實戰，並對實戰案例進行分析，內容包括從Tachyon集群部署的案例與分析、Tachyon集群配置的案例與分析等，後關注Tachyon對Spark應用的性能調優的影響，給齣實戰案例及其深入解析。第6章通過大約30個動手實踐的案例循序漸進地展示SparkGraphX框架方方麵麵的功能和使用方法，並對SparkGraphX的源碼進行解析，並用綜閤實戰案例鞏固知識；第7章從快速入門機器學習開始，詳細解析MLlib框架，通過對綫性迴歸、聚類、協同過濾的算法解析、源碼解析和案例實戰，循序漸進地揭秘MLLib，後通過對MLlib中BasicStatics、樸素貝葉斯算法、決策樹的解析和實戰，進一步提升掌握Spark機器學習的技能。

目錄

第1章Spark簡介
1.1什麼是Spark
1.2Spark生態圈
1.2.1伯剋利數據分析協議棧
1.2.2Spark開源社區發展
1.3RDD編程模型
1.3.1RDD抽象概念
1.3.2RDD的操作
1.3.3RDD的依賴關係
1.3.4一個典型的DAG示意圖
第2章Spark RDD實踐案例與解析
2.1Spark應用程序部署
2.1.1Spark應用的基本概念
2.1.2應用程序的部署方式
2.2RDD數據的輸入、處理、輸齣的基本案例與解析
2.2.1集群環境的搭建
2.2.2交互式工具的啓動
2.2.3文本數據的ETL案例實踐與解析
2.2.4文本數據的初步統計案例實踐與解析
2.2.5文本數據統計結果的持久化案例實踐與解析
2.2.6RDD的Lineage關係的案例與源碼解析
2.2.7RDD的持久化案例與解析
2.2.8RDD的構建案例與解析
2.2.9分區數設置的案例與源碼解析
2.3RDD API的應用案例與解析
2.3.1如何查找RDD API的隱式轉換
2.3.2RDD[T]的分區相關的API
2.3.3RDD[T]常用的聚閤API
2.3.4DoubleRDDFunctions(self:RDD[Double])常用的API
2.3.5PairRDDFunctions［K,V］聚閤相關的API
2.3.6RDD相互間操作的API
2.3.7PairRDDFunctions［K,V］間的相關API
2.3.8OrderedRDDFunctions［K,V,P<:Product2［K,V］］常用的API
2.4Spark應用程序構建
2.4.1基於SBT構建Spark應用程序的實例
2.4.2基於IDEA構建Spark應用程序的實例
2.4.3Spark提交應用的調試實例
2.5移動互聯網數據分析案例與解析
2.5.1移動互聯網數據的準備
2.5.2移動互聯網數據分析與解析
2.6Spark RDD實踐中的常見問題與解答
第3章Spark SQL實踐案例與解析
3.1Spark SQL概述
3.2DataFrame處理的案例與解析
3.2.1DataFrame編程模型
3.2.2DataFrame基本操作案例與解析
3.2.3DataFrame與RDD之間的轉換案例與解析
3.2.4緩存錶（列式存儲）的案例與解析
3.2.5DataFrame API的應用案例與分析
3.3Spark SQL處理各種數據源的案例與解析
3.3.1通用的加載/保存功能的案例與解析
3.3.2Parquet文件處理的案例與解析
3.3.3JSON數據集操作的案例與解析
3.3.4操作Hive錶的案例與解析
3.3.5使用JDBC 操作其他數據庫的案例與解析
3.3.6集成Hive數據倉庫的案例與解析
3.4基於Hive的人力資源係統數據處理案例與解析
3.4.1人力資源係統的數據庫與錶的構建
3.4.2人力資源係統的數據的加載
3.4.3人力資源係統的數據的查詢
第4章Spark Streaming實踐案例與解析
4.1Spark Streaming概述
4.2Spark Streaming基礎概念
4.3企業信息實時處理的案例與解析
4.3.1處理TCP數據源的案例與解析
4.3.2處理HDFS文件數據源的案例與解析
4.3.3處理Kafka數據源的準備工作
4.3.4基於Receiver讀取Kafka數據的案例與解析
4.3.5直接讀取（無Receiver）Kafka數據的案例與解析
4.3.6處理Flume數據源的實踐準備
4.3.7基於Flume風格的推送數據案例與解析
4.3.8定製FlumeSink的拉取數據案例與解析
4.4性能調優
4.4.1減少批處理的時間
4.4.2設置正確的批間隔
4.4.3內存調優
第5章Tachyon實踐案例與解析
5.1Tachyon概述
5.2重新編譯部署包
5.2.1重新編譯Tachyon的部署包
5.2.2重新編譯Spark的部署包
5.3Tachyon部署的案例與解析
5.3.1單機模式部署的案例與解析
5.3.2集群模式部署的案例與解析
5.3.3集群Master容錯部署的案例與解析
5.4Tachyon配置的案例與解析
5.4.1底層存儲係統的配置案例與解析
5.4.2配置屬性與解析
5.5命令行接口的案例與解析
5.5.1命令行接口的說明
5.5.2命令行接口的案例實踐與解析
5.6同步底層文件係統的案例與解析
5.6.1同步HDFS底層文件係統的案例與解析
5.6.2同步本地底層文件係統的案例與解析
5.7基於Tachyon運行的案例與解析
5.7.1基於Tachyon運行Spark的案例與解析
5.7.2基於Tachyon運行Hadoop MR的案例與解析
附錄Spark 1.4版本新特性

前言/序言

　　Spark起源於2009年，是美國加州大學伯剋利分校AMP實驗室的一個研究性項目。Spark於2010年開源，是當今大數據領域最活躍、最熱門、最高效的大數據通用計算平颱，是Apache軟件基金會所有開源項目中三大頂級開源項目之一。
　　Spark是用Scala語言寫成的一套分布式內存迭代計算係統，它的核心抽象概念是彈性分布式數據集（Resilient Distributed Dataset，RDD），在“One Stack to rule them all”（一個技術堆棧容納各種數據處理技術）理念的指引下，Spark基於RDD成功地構建起瞭大數據處理的一體化解決方案，將MapReduce、Streaming、SQL、Machine Learning、Graph Processing等大數據計算模型統一到一個技術堆棧中，開發者可以使用同樣的API操作Spark中的所有功能。更為重要的是，Spark的Spark SQL、MLLib、GraphX、Spark Streaming等四大子框架（在Spark 1.4版本中，加入瞭新的SparkR子框架）之間可以在內存中完美的無縫集成並可以互相操作彼此的數據，這不僅打造瞭Spark在當今大數據計算領域相比其他任何計算框架具備的無可匹敵的優勢，更使得Spark正在加速成為大數據處理中心首選的和唯一的計算平颱。
　　目前，Spark已經發展成為包含眾多子項目的大數據計算平颱。Spark的整個生態係統稱為伯剋利數據分析棧（BDAS）。其核心框架是Spark，同時BDAS涵蓋支持結構化數據SQL查詢與分析的查詢引擎Spark SQL，提供具有機器學習功能的係統MLbase及底層的分布式機器學習庫MLlib、並行圖計算框架GraphX、流計算框架Spark Streaming、采樣近似計算查詢引擎BlinkDB、內存分布式文件係統Tachyon、資源管理框架Mesos等子項目。這些子項目在Spark上提供瞭更高層、更豐富的計算範式。
　　隨著Spark社區的不斷成熟，它已被廣泛應用於阿裏巴巴、百度、網易、英特爾等各大公司的生産環境中。
　　關於Spark及其開發案例的中文資料比較匱乏，相關書籍也比較少，社區內開發者們主要的學習方式仍然限於閱讀有限的官方文檔、源碼、AMPLab發錶的論文，以及社區討論等。
　　為瞭讓Spark初學者能快速進入開發階段，本書針對Spark內核、Spark SQL以及Spark Streaming等內容，提供瞭一係列的開發案例，基於這些開發案例，詳細記錄並解析瞭這幾個子框架開發過程的各個步驟。
　　Spark的發展日新月異，在本書撰寫時，Spark 1.3版本剛剛發布，因此，本書全部的開發案例都是基於該版本進行的。同時，鑒於Spark是用Scala語言編寫的，本書的開發案例也采用Scala語言作為開發語言。
　　本書共5章，內容包括：
　　第1章：Spark簡介，內容包括介紹Spark的基本概念、Spark生態圈以及RDD編程模型等內容；
　　第2章：Spark RDD實踐案例與解析，內容包括Spark應用程序的部署、RDD數據的輸入、處理、輸齣的基本案例與解析、RDD API的應用案例與解析、Spark應用程序的構建，以及移動互聯網數據分析案例與解析等內容；
　　第3章：Spark SQL實踐案例與解析，內容包括Spark SQL概述、DataFrame處理的案例與解析、Spark SQL處理各種數據源的案例與解析，以及基於Hive的人力資源係統數據處理案例與解析等內容；
　　第4章：Spark Streaming實踐案例與解析，內容包括Spark Streaming概述、Spark Streaming基礎概念、企業信息實時處理的案例與解析，以及性能調優等內容；
　　第5章：Tachyon實踐案例與解析，內容包括Tachyon概述、Tachyon部署的案例與解析、Tachyon配置的案例與解析、命令行接口的案例與解析、同步底層文件係統的案例與解析，以及基於Tachyon運行Spark和Hadoop的案例與解析等內容。
　　在全書最後，特彆介紹瞭Spark 1.4版本的新特性。
　　預備知識
　　熟悉Linux/UNIX類操作係統的基本命令操作以及Java或Scala語言對理解本書內容大有裨益。建議構建3颱及以上服務器的集群環境，以更好地實踐並理解分布式環境中的Spark運行框架與計算。
　　本書的目標讀者
　　作為Spark入門的開發案例，本書適閤剛接觸Spark或對Spark分布式計算的開發不熟悉的初學者。對於熟悉函數式開發或麵嚮對象開發，並有一定經驗的開發者，本書也可以作為開發案例的參考書籍。
　　本書由王傢林，徐香玉編著，參與編寫的還有：王傢虎、王傢俊、王燕軍。限於作者水平，書中疏漏之處在所難免，歡迎廣大讀者批評指正。
　　編者

《數據洪流中的探索與構建：實戰驅動的大數據應用開發》 在信息爆炸的時代，數據如同奔騰不息的洪流，蘊藏著巨大的價值。如何駕馭這股洪流，從中提煉洞見，構建齣強大而高效的數據應用，是當下乃至未來技術領域的核心挑戰。本書旨在為有誌於深入大數據應用開發的讀者提供一套係統、全麵且極具實踐性的指導，幫助您從理論的海洋駛嚮實戰的疆場，成為數據洪流中的弄潮兒。 本書內容聚焦於當前最活躍、最具影響力的大數據處理與分析框架，例如Apache Spark。我們不局限於某個單一工具的使用，而是從數據處理生命周期的整體視角齣發，涵蓋從數據采集、存儲、處理、分析到最終應用落地的全過程。我們相信，真正掌握大數據應用開發，需要的是一種係統性的思維和跨越式的技能。 第一部分：大數據基礎與架構透視 在正式進入技術實戰之前，我們首先需要構建起堅實的大數據理論基石。本部分將深入剖析大數據産生的根源、其核心特徵（Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value）以及在大數據時代所麵臨的機遇與挑戰。我們將對大數據生態係統進行一次全麵的掃描，介紹Kafka、HDFS、YARN、Hive、HBase等關鍵組件的演進、設計理念及其在整個大數據流水綫中的定位。 數據驅動的業務價值： 探討大數據如何賦能傳統業務，催生新的商業模式，以及在金融、電商、醫療、製造業等領域的實際應用案例，讓讀者深刻理解大數據開發的最終目的——創造價值。 分布式係統的原理與挑戰： 深入理解分布式係統在處理海量數據時的原理，包括數據分區、容錯機製、一緻性模型等。我們將探討在分布式環境下可能遇到的挑戰，如網絡延遲、節點故障、數據同步等，為後續的開發打下理論基礎。 Hadoop生態係統的演進： 迴顧Hadoop的起源與發展，重點講解HDFS（Hadoop Distributed File System）如何實現海量數據的存儲與高可用性，以及YARN（Yet Another Resource Negotiator）如何有效地管理集群資源，為上層應用提供計算支持。 NoSQL數據庫的崛起： 介紹不同類型的NoSQL數據庫（鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫、圖數據庫）的設計哲學、適用場景及其在大數據存儲架構中的作用，例如HBase如何提供低延遲、高吞吐量的實時數據訪問。 數據采集與流式處理的入口： 聚焦於Apache Kafka這一事實上的消息隊列標準，解析其高吞吐量、持久化、分區容錯的設計，理解其在構建實時數據管道中的核心地位。 第二部分：核心數據處理引擎的精通 在掌握瞭大數據的基礎概念和生態概覽後，本部分將是本書的重頭戲，集中火力攻剋核心數據處理引擎，特彆是Apache Spark。我們將從Spark的設計理念齣發，逐一解析其核心組件與工作機製，並帶領讀者進行一係列由淺入深的實戰演練。 Spark架構與RDD（Resilient Distributed Datasets）： 深入理解Spark的Driver-Executor架構，掌握RDD這一Spark中最基本的數據抽象，學習RDD的創建、轉換（Transformation）與行動（Action）操作，理解RDD的容錯性與惰性求值機製。我們將通過大量代碼示例，演示如何高效地操作RDD進行數據過濾、映射、聚閤等。 Spark SQL與DataFrame/Dataset API： 轉嚮Spark SQL，學習如何使用DataFrame和Dataset API來處理結構化和半結構化數據。我們將講解SQL查詢在Spark中的執行計劃優化、Catalyst Optimizer的工作原理，並演示如何利用DataFrame API進行數據清洗、轉換、特徵工程等。 Spark Streaming與Structured Streaming： 應對實時數據處理的需求，我們將詳細講解Spark Streaming，理解微批處理（Micro-batch Processing）的模型，並重點介紹Spark的下一代流處理引擎——Structured Streaming。我們將演示如何構建端到端的流式數據處理管道，實現實時數據分析與響應。 Spark MLlib與機器學習實戰： 擁抱大數據與人工智能的融閤，本部分將介紹Spark的機器學習庫MLlib。我們將講解MLlib提供的常用算法，如分類、迴歸、聚類、降維等，並通過實際數據集，帶領讀者完成特徵提取、模型訓練、參數調優、模型評估等完整的機器學習流程。 Spark GraphX與圖計算： 探索大數據在圖結構數據分析中的應用，介紹Spark的圖計算引擎GraphX。我們將講解圖的錶示方法（VertexRDD、EdgeRDD），掌握Pregel API，並演示如何在社交網絡、推薦係統、知識圖譜等場景下進行圖算法的實現。 性能調優與內存管理： 任何大數據應用的關鍵都在於性能。本部分將深入探討Spark的性能調優策略，包括Shuffle優化、數據序列化、內存調優（Driver Memory, Executor Memory）、垃圾迴收（GC）調優、任務並行度控製等。我們將通過實際案例，演示如何診斷和解決常見的性能瓶頸。 第三部分：大數據應用開發與部署實踐 理論與技術引擎的掌握是基礎，將這些能力轉化為實際應用並部署上綫，纔是大數據開發的最終目的。本部分將引導讀者完成從原型開發到生産部署的全過程。 數據倉庫與數據湖構建： 探討如何利用大數據技術構建現代化的數據倉庫和數據湖。我們將介紹數據建模的最佳實踐，數據治理的重要性，以及如何利用Hive、Spark SQL等工具進行數據集成和查詢。 ETL/ELT流程設計與實現： 深入講解ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）流程的設計原則，以及如何使用Spark等工具高效地實現數據的抽取、清洗、轉換和加載。我們將關注數據質量、數據一緻性等關鍵問題。 大數據應用的架構設計： 學習如何設計健壯、可擴展、高可用的大數據應用架構。我們將討論微服務架構在數據平颱中的應用，如何進行API設計，以及如何考慮係統的容錯性和伸縮性。 容器化與集群部署： 瞭解Docker等容器化技術如何簡化大數據應用的部署和管理。我們將介紹如何在Kubernetes等容器編排平颱上部署Spark應用，以及如何配置和管理大數據集群。 監控、告警與日誌分析： 對於生産環境下的任何應用，監控是必不可少的。本部分將介紹常用的監控工具（如Prometheus, Grafana），如何設置性能指標和告警規則，以及如何進行日誌分析以快速定位和解決問題。 安全性與閤規性： 在處理海量敏感數據時，安全性和閤規性至關重要。我們將討論數據加密、訪問控製、身份認證等安全措施，以及如何滿足GDPR等相關法規的要求。 第四部分：前沿探索與未來展望 大數據技術日新月異，本部分將帶領讀者展望大數據領域的最新發展趨勢，為持續學習和技術創新提供方嚮。 雲原生大數據： 探討AWS, Azure, GCP等雲平颱如何提供托管式大數據服務，以及雲原生技術（如Kubernetes, Serverless）如何重塑大數據架構。 湖倉一體（Lakehouse）： 深入理解Delta Lake, Apache Hudi, Apache Iceberg等數據湖管理技術，探討它們如何結閤數據倉庫的ACID事務特性和數據湖的靈活性。 AI與大數據深度融閤： 關注AI技術（如深度學習、圖神經網絡）在大數據分析中的更廣泛應用，以及如何構建端到端、自動化的智能數據處理流水綫。 流批一體（Stream-Batch Unification）： 進一步探討Structured Streaming等技術如何真正實現流式和批處理的統一，簡化開發和運維。 下一代計算引擎的探索： 簡要介紹正在興起的新型計算引擎，以及它們可能帶來的性能突破與應用場景。 本書特色： 理論與實踐並重： 每一章都圍繞核心概念，通過大量的代碼示例和完整的實戰項目，幫助讀者將理論知識轉化為實際技能。 循序漸進的學習路徑： 從基礎概念到高級特性，再到實際部署，本書設計瞭清晰的學習麯綫，適閤不同經驗水平的讀者。 貼近實際生産環境： 案例設計力求貼近真實世界的大數據開發場景，幫助讀者應對實際工作中的挑戰。 前沿技術視野： 緊跟大數據技術發展的最新動嚮，為讀者提供未來學習的方嚮。 本書的目標是培養讀者成為能夠獨立設計、開發、部署和優化復雜大數據應用的技術人纔。無論您是剛剛踏入大數據領域的新手，還是希望深化技能的資深開發者，亦或是尋求係統化知識體係的技術管理者，本書都將是您在大數據洪流中探索與構建的得力助手。讓我們一起，用數據驅動未來！

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是它非常有條理，像是為完全沒有接觸過Spark的人量身定製的入門指南。每一章都循序漸進，從最基本的數據結構講起，然後逐步深入到更復雜的概念。作者的講解方式非常清晰易懂，即便是像RDD、DataFrame、Dataset這樣的核心概念，也能通過生動的比喻和圖示來幫助讀者理解。我特彆喜歡書中穿插的那些代碼示例，它們都非常簡潔，但又恰好能展示齣所講知識點的核心。而且，讓我驚喜的是，書中還提供瞭許多“小貼士”和“注意事項”，這些都是在實際開發中經常會遇到的坑，提前瞭解並掌握，可以避免走不少彎路。對於新手來說，這本書的價值在於它提供瞭一個非常紮實的學習基礎，讓你不會在浩瀚的Spark生態係統中迷失方嚮。而且，作者在講解過程中，並沒有迴避一些相對復雜的細節，而是用一種負責任的態度去呈現，這讓我覺得非常可靠。我個人覺得，對於任何想要開始接觸大數據開發，或者正在努力提升Spark技能的朋友，這本書都絕對值得一讀。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容相當詳實，我感覺作者在撰寫時投入瞭大量的心血，力求為讀者提供最前沿、最實用的知識。尤其是在Spark的分布式計算原理和內存管理方麵，講解得非常透徹，這對於理解Spark為什麼能夠高效地處理海量數據至關重要。我印象深刻的是書中關於Shuffle過程的詳細分析，以及如何通過各種參數來優化這個過程，這對於解決實際項目中的性能瓶頸非常有幫助。同時，書中對於Spark與Hadoop生態係統的結閤，比如與HDFS、Yarn的集成，也進行瞭詳細的介紹，這有助於我們理解Spark在整個大數據架構中的定位和作用。此外，書中還涉及瞭一些高級主題，比如Spark的容錯機製和災難恢復策略，這對於生産環境的部署和維護非常關鍵。我個人認為，這本書不僅僅是一本技術教程，更像是一本指導我們如何構建和優化企業級大數據應用的“聖經”。那些想要深入理解Spark底層原理，並將其應用於實際生産環境中的開發者，一定會從中受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很有吸引力，那種金屬質感和閃爍的光澤，很容易讓人聯想到數據流動的速度和力量，也暗示瞭本書將要探討的主題——Spark大數據。從目錄上看，內容涵蓋瞭從Spark的基礎概念到實際應用的各個方麵，特彆是對Spark SQL、Spark Streaming以及MLlib的講解，都顯得相當深入。我尤其期待關於數據預處理和特徵工程的部分，這通常是大數據項目中耗時最多的環節，如果能有清晰的步驟和實用的技巧，那將大大提升我的工作效率。另外，書中提到的案例開發，聽起來就很有實踐性。我一直希望能在理論學習之餘，通過真實的開發場景來鞏固知識，理解Spark在不同行業中的應用方式。看到書中列齣的那些案例，比如推薦係統、實時分析等等，我覺得這本書很有可能成為我學習Spark道路上的一位得力助手。我也會特彆關注書中關於性能調優和集群管理的內容，這對於構建穩定、高效的大數據平颱至關重要。總的來說，這本書給我的第一印象是專業、全麵，而且緊扣實際開發需求，充滿瞭學習的動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體感覺是，它提供瞭一個非常全麵的Spark學習路徑。從零基礎的讀者，到希望深入理解Spark運行機製的開發者，都能在這本書中找到自己需要的內容。我個人非常欣賞書中對於Spark生態係統中不同組件的介紹，比如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib以及GraphX，它們之間的關係和各自的優勢都講解得很清楚。書中在介紹MLlib時，也涵蓋瞭常用的機器學習算法，並且提供瞭相應的代碼實現，這對於希望將機器學習應用於大數據分析的讀者來說，無疑是一大福音。我之前在學習過程中，對於如何將Spark與AWS、Azure等雲平颱集成一直感到睏惑，這本書中也提供瞭相關的指導，這讓我對接下來的雲端大數據開發更有信心瞭。我感覺，作者不僅傳授瞭技術，更傳遞瞭一種解決大數據問題的思路和方法論。這本書的齣現，無疑填補瞭市場上對於一本係統性、實操性強的Spark開發教程的空白。

評分☆☆☆☆☆

從這本書的案例分析來看，作者顯然具備豐富的實戰經驗。他並沒有僅僅停留在理論的層麵，而是選取瞭多個貼近實際業務場景的例子，比如日誌分析、用戶行為分析、以及實時數據流處理等，並詳細講解瞭如何利用Spark來解決這些問題。我尤其對書中關於如何設計和實現一個實時推薦係統的部分非常感興趣，這涉及到數據采集、特徵提取、模型訓練以及實時預測等多個環節，如果能從中學習到有效的解決方案，對我目前的個人項目將是巨大的幫助。而且，書中對每個案例的分析都非常深入，不僅僅是給齣代碼，更是解釋瞭背後的思考過程和技術選型理由，這對於提升我們解決問題的能力非常有啓發。我注意到，書中還強調瞭代碼的可讀性和可維護性，以及如何編寫高效、優雅的Spark代碼，這對於團隊協作和項目長遠發展都至關重要。總的來說，這本書為我們提供瞭一個非常好的學習平颱，讓我們能夠通過實際案例來掌握Spark的強大功能。

評分☆☆☆☆☆

東西還可以，不過說實話，實例比較基礎，類似於SQL查詢。沒有實際的項目。

評分☆☆☆☆☆

嗯好

評分☆☆☆☆☆

要是配置有光盤視頻和實際操作更好

評分☆☆☆☆☆

這本書很厚頁數很多，但價格很貴但是比較優惠。

評分☆☆☆☆☆

非常好的一本學習spark的入門書籍

評分☆☆☆☆☆

很不錯，是我想要的的。。。

評分☆☆☆☆☆

東西挺好的，包裝也很不錯，速度也很快，快遞員態度也很好哦

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

書看瞭一下，感覺還可以，物流送錯地方，不過很快送到瞭