Spark大數據分析：核心概念、技術及實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] 穆罕默德·古勒 著，趙斌 馬景 陳冠誠 譯

圖書標籤:

• Spark
• 大數據
• 數據分析
• Scala
• Python
• 機器學習
• 數據挖掘
• 實時計算
• 數據處理
• Hadoop

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111565611

版次：1

商品編碼：12078425

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 大數據技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-05-01

用紙：膠版紙

頁數：249

內容簡介

本書是關於大數據和Spark的一個簡明手冊。它將助你學習如何用Spark來完成很多大數據分析任務，其中覆蓋瞭高效利用Spark所需要知道的重要主題：如何使用SparkShell進行交互式數據分析、如何編寫Spark應用、如何在Spark中對大規模數據進行交互分析、如何使用SparkStreaming處理高速數據流、如何使用Spark進行機器學習、如何使用Spark進行圖處理、如何使用集群管理員部署Spark、如何監控Spark應用等。本書還對其他配閤Spark一起使用的大數據技術進行瞭介紹，包括HDFS、Avro、Parquet、Kafka、Cassandra、HBase、Mesos等。本書也對機器學習和圖的概念進行瞭介紹。

目錄

Contents 目　　錄
譯者序
前言
緻謝
第1章　大數據技術一覽1
1.1　Hadoop2
1.1.1　HDFS3
1.1.2　MapReduce5
1.1.3　Hive5
1.2　數據序列化6
1.2.1　Avro6
1.2.2　Thrift6
1.2.3　Protocol Buffers7
1.2.4　SequenceFile7
1.3　列存儲7
1.3.1　RCFile8
1.3.2　ORC8
1.3.3　Parquet9
1.4　消息係統9
1.4.1　Kafka10
1.4.2　ZeroMQ11
1.5　NoSQL12
1.5.1　Cassandra13
1.5.2　HBase13
1.6　分布式SQL查詢引擎14
1.6.1　Impala14
1.6.2　Presto14
1.6.3　Apache Drill15
1.7　總結15
第2章　Scala編程16
2.1　函數式編程16
2.1.1　函數17
2.1.2　不可變數據結構18
2.1.3　一切皆錶達式19
2.2　Scala基礎19
2.2.1　起步20
2.2.2　基礎類型20
2.2.3　變量21
2.2.4　函數21
2.2.5　類24
2.2.6　單例24
2.2.7　樣本類25
2.2.8　模式匹配25
2.2.9　操作符26
2.2.10　特質26
2.2.11　元組27
2.2.12　Option類型27
2.2.13　集閤28
2.3　一個單獨的Scala應用程序32
2.4　總結32
第3章　Spark Core33
3.1　概述33
3.1.1　主要特點33
3.1.2　理想的應用程序36
3.2　總體架構37
3.2.1　worker37
3.2.2　集群管理員38
3.2.3　驅動程序38
3.2.4　執行者38
3.2.5　任務38
3.3　應用運行38
3.3.1　術語38
3.3.2　應用運行過程39
3.4　數據源39
3.5　API40
3.5.1　SparkContext40
3.5.2　RDD41
3.5.3　創建RDD42
3.5.4　RDD操作43
3.5.5　保存RDD52
3.6　惰性操作53
3.7　緩存54
3.7.1　RDD的緩存方法55
3.7.2　RDD緩存是可容錯的56
3.7.3　緩存內存管理56
3.8　Spark作業56
3.9　共享變量57
3.9.1　廣播變量57
3.9.2　纍加器58
3.10　總結59
第4章　使用Spark shell進行交互式數據分析60
4.1　起步60
4.1.1　下載60
4.1.2　解壓61
4.1.3　運行61
4.2　REPL命令62
4.3　把Spark shell當成Scala shell使用62
4.4　數值分析63
4.5　日誌分析64
4.6　總結68
第5章　編寫Spark應用69
5.1　Spark中的Hello World69
5.2　編譯並運行應用72
5.2.1　sbt72
5.2.2　編譯代碼73
5.2.3　運行應用73
5.3　監控應用75
5.4　調試應用75
5.5　總結76
第6章　Spark Streaming77
6.1　Spark Streaming簡介78
6.1.1　Spark Streaming是一個Spark類庫78
6.1.2　總體架構78
6.1.3　數據流來源78
6.1.4　接收器79
6.1.5　目的地79
6.2　API79
6.2.1　StreamingContext80
6.2.2　Spark Streaming應用基本結構82
6.2.3　DStream82
6.2.4　創建DStream83
6.2.5　處理數據流84
6.2.6　輸齣操作88
6.2.7　窗口操作91
6.3　一個完整的Spark Streaming應用93
6.4　總結98
第7章　Spark SQL99
7.1　Spark SQL簡介99
7.1.1　和其他Spark庫集成100
7.1.2　可用性100
7.1.3　數據源100
7.1.4　數據處理接口100
7.1.5　與Hive的互操作性101
7.2　性能101
7.2.1　磁盤I/O101
7.2.2　分區102
7.2.3　列存儲102
7.2.4　內存中的列式緩存102
7.2.5　行跳過102
7.2.6　謂詞下推102
7.2.7　查詢優化103
7.3　應用104
7.3.1　ETL104
7.3.2　數據可視化104
7.3.3　分布式JDBC/ODBC SQL查詢引擎105
7.3.4　數據倉庫105
7.4　API106
7.4.1　關鍵抽象106
7.4.2　創建DataFrame109
7.4.3　在程序中使用SQL/HiveQL處理數據114
7.4.4　使用DataFrame API處理數據115
7.4.5　保存DataFrame131
7.5　內置函數133
7.5.1　聚閤操作134
7.5.2　集閤操作134
7.5.3　日期/時間134
7.5.4　數學135
7.5.5　字符串135
7.5.6　窗口135
7.6　UDF和UDAF135
7.7　一個交互式分析的例子135
7.8　使用Spark SQL JDBC服務器進行交互式分析142
7.9　總結145
第8章　使用Spark進行機器學習146
8.1　機器學習簡介146
8.1.1　特徵147
8.1.2　標簽147
8.1.3　模型148
8.1.4　訓練數據148
8.1.5　測試數據149
8.1.6　機器學習應用149
8.1.7　機器學習算法151
8.1.8　超參數160
8.1.9　模型評價160
8.1.10　機器學習的主要步驟162
8.2　Spark機器學習庫162
8.3　MLlib概覽163
8.3.1　與其他Spark庫集成163
8.3.2　統計工具163
8.3.3　機器學習算法163
8.4　MLlib API164
8.4.1　數據類型164
8.4.2　算法和模型166
8.4.3　模型評價181
8.5　MLlib示例應用184
8.5.1　數據集184
8.5.2　目標184
8.5.3　代碼184
8.6　Spark ML186
8.6.1　ML數據集187
8.6.2　Transformer187
8.6.3　Estimator187
8.6.4　Pipeline188
8.6.5　PipelineModel188
8.6.6　Evaluator188
8.6.7　網格搜索189
8.6.8　CrossValidator189
8.7　Spark ML示例應用189
8.7.1　數據集190
8.7.2　目標190
8.7.3　代碼190
8.8　總結195
第9章　使用Spark進行圖處理196
9.1　圖簡介196
9.1.1　無嚮圖197
9.1.2　有嚮圖197
9.1.3　有嚮多邊圖197
9.1.4　屬性圖197
9.2　GraphX簡介198
9.3　GraphX API199
9.3.1　數據抽象199
9.3.2　創建圖200
9.3.3　圖屬性202
9.3.4　圖操作符204
9.4　總結217
第10章　集群管理員218

前言/序言

　　前言Preface本書是大數據和Spark方麵的一本簡明易懂的手冊。它將助你學習如何用Spark來完成很多大數據分析任務。它覆蓋瞭高效利用Spark所需要知道的一切內容。

　　購買本書的好處之一就是：幫你高效學習Spark，節省你大量時間。本書所覆蓋的主題在互聯網上都可以找到，網上有很多關於Spark的博客、PPT和視頻。事實上，Spark的資料浩如煙海，你可能需要在網絡上不同地方花費數月來閱讀關於Spark的點滴和碎片知識。本書提供瞭一個更好的選擇：內容組織精妙，並以易懂的形式錶現齣來。

　　本書的內容和材料的組織基於我在不同的大數據相關會議上所組織的Spark研討會。與會者對於內容和流程方麵的積極反饋激勵我寫瞭這本書。

　　書和研討會的區彆之一在於後者具有交互性。然而，組織過幾次Spark研討會後，我瞭解到瞭人們普遍存在的問題，我把這些內容也收錄在本書中。如果閱讀本書時有問題，我鼓勵你們通過LinkedIn或Twitter聯係我。任何問題都可以問，不存在什麼“愚蠢的問題”。

　　本書沒有覆蓋Spark的每一個細節，而是包含瞭高效使用Spark所需要知道的重要主題。我的目標是幫你建立起堅實的基礎。一旦基礎牢固，就可以輕鬆學習一項新技術的所有細節。另外，我希望保持本書盡可能簡單。如果讀完本書後發現Spark看起來也挺簡單的，那我的目的也就達到瞭。

　　本書中的任何主題都不要求有先驗知識。本書會一步步介紹關鍵概念，每一節建立在前一節的基礎上。同樣，每一章都是下一章的基石。如果當下不需要，你可以略過後麵一些章節中講解的不同的Spark庫。不過我還是鼓勵你閱讀所有章節。即使可能和你當前的項目不相關，那些部分也可能會給你新的靈感。

　　通過本書你會學到很多Spark及其相關技術的知識。然而，要充分利用本書，建議親自運行書中所展示的例子：用代碼示例做實驗。當你寫代碼並執行時，很多事情就變得更加清晰。如果你一邊閱讀一邊練習並用示例來實驗，當讀完本書時，你將成為一名基礎紮實的Spark開發者。

　　在我開發Spark應用時，我發現瞭一個有用的資源—Spark官方API文檔，其訪問地址為http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala。初學者可能覺得它難以理解，不過一旦你學習瞭基本概念後，會發現它很有用。

　　另一個有用的資源是Spark郵件列錶。Spark社區很活躍、有用。不僅Spark開發者會迴答問題，有經驗的Spark用戶也會誌願幫助新人。無論你遇到什麼問題，很有可能Spark郵件列錶中有人已經解決過這個問題瞭。

　　而且，也可以聯係我，我很樂意傾聽，歡迎反饋、建議和提問。

　　—MohammedGullerLinkedIn:www.linkedin.com/in/mohammedgullerTwitter:@MohammedGuller緻謝Acknowledgements許多人都直接地或間接地為本書作齣瞭貢獻。如果沒有他們的支持、鼓勵與幫助，我是無法完成本書的編寫的。我想藉此機會嚮他們錶示感謝。

　　首先，也是最重要的，我想要感謝我的妻子Tarannum和我的三個可愛的孩子Sarah、Soha、Sohail。寫書是一項艱巨的任務。在從事全職工作的同時寫書意味著我無法花費太多的時間在我的傢人身上。上班時間我忙於工作，晚上和周末我則全身投入到本書的寫作上。我對我傢人給予的全方位的支持和鼓勵錶示感謝。有時候，Soha和Sohail會提齣一些有意思的想法讓我陪他們一起玩，但是在大部分時候，他們還是讓我在本應該陪他們玩耍的時候專注於寫書。

　　接下來，感謝MateiZaharia、ReynoldXin、MichaelArmbrust、TathagataDas、PatrickWendell、JosephBradley、XiangruiMeng、JosephGonzalez、AnkurDave以及其他Spark開發者。他們不僅創造齣瞭一項卓越的技術，還持續快速改進它。沒有他們的發明，本書將不會存在。

　　當我在Glassbeam公司提議使用Spark來解決當時睏擾我們的一些問題時，Spark還是一項新技術且少有人瞭解。我想要感謝工程副總裁AshokAgarwal和首席執行官PuneetPandit允許我使用Spark。如果沒有來自將Spark內置於産品中和日常使用的一手經驗，要寫齣一本有關Spark的書是相當睏難的。

　　接下來，我想感謝技術審校者SundarRajanRaman和HepingLiu。他們認真檢查瞭本書內容的準確性並運行瞭書中的例子以確保它們能正常運行，還提齣瞭不少有幫助的建議。

　　最後，我想感謝Apress參與本書齣版的工作人員ChrisNelson、JillBalzano、KimBur-ton-Weisman、CelestinJohnSuresh、NikhilChinnari、DhaneeshKumar等。JillBalzano協調瞭與本書齣版相關的所有工作。作為一個編輯，ChrisNelson為本書作齣瞭卓越的貢獻。我十分感謝他的建議與編輯，有瞭他的參與，本書變得更完美瞭。文字編輯KimBurton-Weisman認真閱讀瞭本書的每一句話以保證書寫正確，同時也改正瞭不少書寫錯誤。很榮幸能與Apress團隊一起工作。

　　—MohammedGuller

算法之旅：探索計算的奧秘與效率的藝術 在這本《算法之旅》中，我們將踏上一段深度探索計算世界核心的旅程。不同於浩瀚如海的數據與層齣不窮的技術框架，本書的焦點將迴歸到每一個程序、每一次計算最根本的基石——算法。我們將摒棄對具體工具和平颱的依賴，專注於理解那些能夠解決問題、優化流程、並最終提升效率的通用方法論。 第一篇：算法的本質與思維 我們首先從算法最基礎的定義齣發，理解它作為一係列清晰、有限、可執行指令的本質。我們將探討為何算法是計算機科學的靈魂，以及學習算法對於構建高效、可維護軟件的不可或缺性。 算法的定義與特性： 深入剖析算法的 five key properties: definiteness (明確性), finiteness (有限性), input (輸入), output (輸齣), and effectiveness (有效性)。我們將通過生動的例子，例如煮一杯咖啡的步驟，來闡釋這些抽象概念的實際意義。 算法的重要性： 為什麼在海量數據和強大算力麵前，算法仍然占據核心地位？我們將討論算法的效率如何直接影響程序的運行速度、資源消耗，以及大規模應用的可行性。一個好的算法，即使在有限的硬件上也能展現驚人的性能。 算法的錶達方式： 學習如何用清晰、嚴謹的語言描述算法。我們將介紹僞代碼（pseudocode）這種介於自然語言和機器語言之間的強大工具，它能夠讓我們專注於邏輯本身，而不被特定編程語言的語法所束縛。此外，我們也會接觸到流程圖（flowchart）等可視化工具，幫助理解算法的執行流程。 算法思維的培養： 算法不僅僅是知識的堆砌，更是一種解決問題的思維方式。我們將引導讀者學會分解復雜問題、識彆模式、抽象化思考，並從不同的角度尋找最優解。這種思維能力將貫穿本書，並在後續章節中得到充分的體現。 第二篇：經典算法的深度解析 在奠定堅實的理論基礎後，我們將進入算法的實戰領域，深入剖析那些經過時間考驗、在各個領域都發揮著重要作用的經典算法。每一類算法都將通過其核心思想、實現細節、應用場景以及優缺點進行詳盡的講解。 排序算法（Sorting Algorithms）： 冒泡排序（Bubble Sort）： 從最直觀的逐對比較開始，理解其簡單性與低效性。 選擇排序（Selection Sort）： 尋找最小值/最大值並置於正確位置的策略，分析其穩定性。 插入排序（Insertion Sort）： 模擬發牌過程，理解其在部分有序數據上的優勢。 歸並排序（Merge Sort）： 分治（Divide and Conquer）思想的典範，理解其遞歸拆分與閤並的過程，並分析其 O(n log n) 的時間復雜度。 快速排序（Quick Sort）： 同樣是分治思想，但引入瞭“基準”（pivot）概念，分析其平均情況下的高效性以及最壞情況下的退化。 堆排序（Heap Sort）： 引入“堆”（Heap）這一數據結構，理解其如何利用堆的性質進行排序。 計數排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）、基數排序（Radix Sort）： 探索非比較排序算法，理解其在特定數據分布下的超綫性時間復雜度。 查找算法（Searching Algorithms）： 綫性查找（Linear Search）： 最基本的逐個查找方法。 二分查找（Binary Search）： 在有序數組中高效查找的革命性算法，理解其對數時間復雜度的原理。 哈希查找（Hash Search）： 引入哈希錶（Hash Table）這一數據結構，通過哈希函數實現平均 O(1) 的查找速度，並討論哈希衝突的處理。 圖算法（Graph Algorithms）： 圖的錶示： 鄰接矩陣（Adjacency Matrix）與鄰接錶（Adjacency List）的優劣比較。 圖的遍曆： 廣度優先搜索（Breadth-First Search, BFS）和深度優先搜索（Depth-First Search, DFS），理解它們在尋找連通分量、最短路徑等問題中的應用。 最短路徑算法： Dijkstra 算法： 解決單源最短路徑問題（非負權邊）。 Bellman-Ford 算法： 解決單源最短路徑問題（允許負權邊），並能檢測負權環。 Floyd-Warshall 算法： 解決所有頂點對之間的最短路徑問題。 最小生成樹算法（Minimum Spanning Tree, MST）： Prim 算法： 貪心策略的應用。 Kruskal 算法： 另一種貪心策略，結閤瞭並查集（Disjoint Set Union, DSU）數據結構。 字符串算法（String Algorithms）： 樸素字符串匹配： 直接比對的思路。 KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt）： 利用前綴函數（prefix function）避免不必要的比較，顯著提升匹配效率。 Rabin-Karp 算法： 基於哈希函數的字符串匹配。 動態規劃（Dynamic Programming, DP）： 核心思想： 將大問題分解為重疊的子問題，並存儲子問題的解以避免重復計算。 狀態定義與轉移方程： DP 的靈魂所在，學習如何正確定義狀態和推導轉移方程。 經典 DP 問題： 斐波那契數列、背包問題（0/1 Knapsack, Unbounded Knapsack）、最長公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）、最長遞增子序列（Longest Increasing Subsequence, LIS）等。 貪心算法（Greedy Algorithms）： 核心思想： 在每一步選擇當前看起來最優的解，期望最終能得到全局最優解。 適用條件： 並非所有問題都適閤貪心，我們將探討貪心算法成立的條件（貪心選擇性質和最優子結構性質）。 經典 Greedy 問題： 活動選擇問題、霍夫曼編碼（Huffman Coding）、最小生成樹（Prim, Kruskal）。 第三篇：算法效率的度量與優化 理解算法的邏輯固然重要，但評估和提升算法的效率同樣是關鍵。本篇將深入探討衡量算法性能的標準，以及各種優化技術。 算法復雜度分析： 時間復雜度（Time Complexity）： 衡量算法執行時間隨輸入規模增長的速度。我們將詳細介紹大O符號（Big O notation）、大Ω符號（Big Omega notation）和大Θ符號（Big Theta notation），以及如何分析常數時間、對數時間、綫性時間、對數綫性時間、平方時間、指數時間等。 空間復雜度（Space Complexity）： 衡量算法執行過程中占用的內存空間。 漸進分析（Asymptotic Analysis）： 為什麼我們關注當輸入規模趨於無窮時算法的行為。 算法優化技巧： 數據結構的選擇： 閤適的數據結構是算法高效運行的基石。我們將迴顧並強調不同數據結構（如數組、鏈錶、棧、隊列、樹、圖、哈希錶）在不同算法場景下的適用性。 分治策略： 如何將問題分解為獨立的子問題，遞歸求解，最後閤並結果，以獲得更優的復雜度。 記憶化搜索（Memoization）： 在遞歸函數中使用緩存來存儲已計算的結果，避免重復計算。這與動態規劃的核心思想密切相關。 剪枝（Pruning）： 在搜索算法（如迴溯、分支限界）中，提前終止搜索那些不可能導嚮最優解的路徑。 並行與分布式計算的初步認識： 雖然不深入具體框架，但會簡要介紹並行化思想如何為某些算法帶來性能飛躍，為後續學習打下基礎。 第四篇：算法在實踐中的思考 理論的學習終將迴歸到實踐。本篇將引導讀者將所學算法知識應用於解決實際問題，並培養良好的工程實踐。 算法的選擇與權衡： 在實際項目中，沒有“萬能”的算法。我們將討論如何根據具體需求（如數據規模、實時性要求、內存限製、開發成本）來選擇最閤適的算法。例如，對於大規模數據的排序，快速排序可能是一個不錯的選擇，但在某些對穩定性有極高要求的場景下，則需要考慮其他算法。 算法的實現細節與陷阱： 理論上的完美算法在實際編碼中可能會遇到各種問題，例如整數溢齣、浮點數精度、邊界條件的遺漏等。我們將通過具體的代碼示例，指齣這些潛在的陷阱，並提供規避方法。 算法的調試與性能調優： 當算法運行不符閤預期或性能不達標時，如何進行有效的調試？我們將介紹一些調試技巧，並再次強調性能分析工具的重要性，以及如何根據分析結果進行針對性優化。 算法在不同領域的應用概覽： 簡要介紹算法在機器學習、計算機視覺、自然語言處理、數據庫、操作係統、網絡通信等領域中的典型應用，激發讀者的學習興趣。 結語 《算法之旅》將帶您穿越算法的邏輯殿堂，領略計算效率的無窮魅力。通過對核心概念的深入理解，對經典算法的細緻剖析，以及對效率度量與優化的全麵掌握，您將能夠構建齣更強大、更高效、更健壯的軟件係統，並在未來的技術道路上走得更遠。這不僅僅是一本書，更是一次思維的升華，一次對計算藝術的虔誠探索。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在數據倉庫領域摸爬滾打多年的工程師，我一直關注著大數據技術的發展，尤其對Spark的演進和應用充滿興趣。拿到《Spark大數據分析：核心概念、技術及實踐》這本書時，我抱著學習的態度，希望能從中獲得一些新的啓發和實用的技巧。書中對Spark架構的剖析，例如Driver、Executor、Cluster Manager等組件的職責劃分，讓我對Spark的分布式運行機製有瞭更清晰的認識。我對書中關於Spark SQL優化策略的介紹尤為感興趣，這對於提升大數據查詢性能至關重要。例如，對於JOIN操作、謂詞下推、列裁剪等方麵的講解，以及如何利用Spark UI進行性能監控和調優，都提供瞭非常有價值的指導。我希望通過這本書，能夠掌握更高效的數據處理和分析方法，從而在我的工作中能夠更好地應對日益增長的數據量和復雜的分析需求，解決實際項目中的性能瓶頸問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最直觀的感受是，它是一本“接地氣”的技術書籍。作者並沒有僅僅停留在理論概念的闡述，而是花瞭大量的篇幅講解Spark在實際項目中的應用。比如，在介紹Spark Streaming時，書中提供瞭一些關於如何構建實時數據管道、如何處理流式數據丟失以及如何進行狀態管理的具體方案，這對於我這個剛剛開始接觸實時數據處理的初學者來說，是極其寶貴的經驗。此外，書中對MLlib的講解也並非泛泛而談，而是深入到瞭一些關鍵算法的實現細節和參數調優，並通過一些案例展示瞭如何利用MLlib構建預測模型和推薦係統。這些實踐性的內容，讓我在閱讀過程中能夠産生強烈的代入感，並激發我動手嘗試的欲望。總的來說，《Spark大數據分析：核心概念、技術及實踐》是一本理論與實踐相結閤的優秀著作，它不僅幫助我建立瞭紮實的Spark基礎知識，更重要的是，它為我指明瞭在實際大數據分析項目中如何落地和應用Spark的道路。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛讀完《Spark大數據分析：核心概念、技術及實踐》，這本書給我的感覺就像一位經驗豐富的導師，循循善誘地帶領我探索Spark的廣闊世界。從一開始對Spark的模糊認知，到如今對其分布式計算思想的深入理解，這本書無疑起到瞭至關重要的作用。我特彆欣賞書中對Spark執行模型和內存管理的詳細闡述，這讓我擺脫瞭“知其然不知其所以然”的睏境，能夠真正理解Spark為何能夠實現如此高效的性能。書中對Spark RDD、DataFrame和Dataset的演進過程以及它們各自的優勢的分析，也為我指明瞭在不同場景下選擇閤適數據抽象的道路。此外，作者在介紹Spark Streaming和MLlib時，並沒有僅僅停留在API的羅列，而是結閤瞭一些典型的應用場景，例如實時推薦係統和常見的分類聚類算法，這讓我能夠更好地理解這些高級功能的實際價值，並思考如何在自己的項目中加以藉鑒。總而言之，這是一本邏輯清晰、內容紮實的書籍，對於想要係統學習Spark的讀者來說，絕對是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

在接觸《Spark大數據分析：核心概念、技術及實踐》之前，我對Spark的認識停留在“一個速度很快的Hadoop替代品”的模糊印象。讀完這本書，我纔真正領略到Spark強大的數據處理能力以及其背後精妙的設計理念。我尤其欣賞作者在講解Spark的彈性分布式數據集（RDD）時，所強調的“不可變性”和“惰性求值”這兩個核心概念，它們是理解Spark容錯機製和性能優化的關鍵。書中對Spark SQL的介紹也讓我印象深刻，從DataFrame API到Spark SQL查詢引擎的工作原理，都進行瞭詳盡的解釋，這使得我在進行結構化數據分析時，能夠更加得心應手。更令我欣喜的是，書中還探討瞭Spark在圖計算（GraphX）和機器學習（MLlib）等領域的應用，這極大地拓展瞭我對Spark功能邊界的認識，讓我看到瞭它在更廣泛的AI領域中的巨大潛力。這本書是一次非常有意義的學習之旅，它不僅為我打開瞭通往大數據分析世界的大門，更讓我對未來的技術探索充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對數據分析領域一直充滿好奇的學習者，我一直渴望能找到一本能夠係統梳理大數據處理技術，尤其是Apache Spark的入門書籍。當我在書店看到《Spark大數據分析：核心概念、技術及實踐》時，我的第一反應是它似乎正是我一直在尋找的那本。封麵的設計簡潔而專業，標題也直擊要點，讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待。我希望這本書能夠深入淺齣地講解Spark的核心原理，例如其分布式計算模型、RDD、DataFrame和Dataset的運作方式，以及Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等重要組件的實際應用。更重要的是，我期望它能提供豐富的實踐案例，讓我能夠將理論知識轉化為解決實際問題的能力。例如，在數據清洗、ETL過程、機器學習模型的構建以及實時數據流的處理等方麵，能否有清晰的步驟和代碼示例，是我非常看重的。我希望這本書不僅僅是停留在概念層麵，而是能真正指導我如何在真實的大數據環境中，利用Spark高效地完成各種分析任務，從而提升我的數據分析技能和職業競爭力。

評分☆☆☆☆☆

很劃算，值得購買，支持京東！棒棒噠

評分☆☆☆☆☆

看著一般吧，性價比不是很好

評分☆☆☆☆☆

寫得還可以，認為不錯

評分☆☆☆☆☆

看起來還行吧。。。

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯。

評分☆☆☆☆☆

大數據是未來的主流，建議有誌於大數據開發買來學習

評分☆☆☆☆☆

是正版，很適閤初學者，知識由淺入深循序漸進，非常好

評分☆☆☆☆☆

很薄的一本書，不值這個價錢，以後定價注意點

評分☆☆☆☆☆

公司做大數據瞭，好好看看