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陈欢等 著

图书标签:

• Spark
• 大数据
• 数据分析
• 数据挖掘
• 分布式计算
• Scala
• Python
• 机器学习
• 实时计算
• 数据处理

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115422286

商品编码：1670010664

出版时间：2016-05-01

Spark佳实践

定价：￥49.00

 

基本信息

作者： 陈欢    林世飞   

丛书名： 图灵原创

出版社：人民邮电出版社

ISBN：9787115422286

上架时间：2016-5-11

出版日期：2016 年5月

开本：16开

版次：1-1

所属分类：计算机

编辑推荐

 

季昕华、徐羽作序，连城/胡熠/武泽胜/肖磊/靳志辉联袂推荐

腾讯专家首次分享Spark佳实践

基于真实数据，用案例分析全面解读大数据应用设计

内容简介

    书籍

    计算机书籍

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Spark SQL、Spark Streaming、Spark GraphX和Spark MLib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。

本书适合大数据开发、运维等相关从业人员学习参考。 

作译者

陈欢

腾讯资深程序员，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

腾讯资深研究员，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**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

《数据洪流中的智慧引擎：Spark实践》 在信息爆炸的时代，海量数据已成为企业决策、科学研究和社会进步的核心驱动力。如何高效、可靠地处理和分析这些庞大的数据集，已成为衡量组织竞争力的关键指标。 Apache Spark，以其革命性的内存计算能力和统一的批处理、流处理、机器学习及图计算框架，为我们打开了一扇通往数据智慧的大门。 本书并非一本简单的技术手册，而是致力于构建一座连接理论与实践的桥梁。我们深入剖析 Spark 的核心设计理念，从其分布式架构、弹性分布式数据集（RDD）的生成与转换，到 Catalyst 优化器如何精妙地平衡性能与弹性，再到 Tungsten 引擎如何榨干硬件的每一分性能。我们不仅会讲解 Spark 的基本组件，更会探讨其在实际应用中所面临的挑战与解决方案。 第一部分：Spark 核心原理与架构解析 分布式计算的基石：Spark 架构概览 Master-Worker 架构的演进与优化 Driver 和 Executor 的职责划分 DAG Scheduler 和 Task Scheduler 的协同工作 Shuffle 机制的深入理解与调优 RDD：弹性分布式数据集的魔力 RDD 的 lineage：如何实现容错与回溯 窄依赖与宽依赖的辨析及其性能影响 RDD 的创建方式：parallelize, textFile, groupBy 等 RDD 的转换算子（transformations）与行动算子（actions）详解 缓存（Caching）与持久化（Persistence）策略的优化 Spark SQL：结构化数据的优雅处理 DataFrame 与 DataSet 的诞生与优势 Schema 的推断与指定 Catalyst 优化器的工作原理：逻辑计划、物理计划与查询优化 SQL 查询、DSL 接口及 UDF 的应用 与 Hive、Parquet、ORC 等数据源的集成 Spark Streaming：实时数据流的处理之道 DStreams：离散流的抽象 Spark Streaming 的微批处理模型 窗口操作（Windowing）与状态管理（Stateful Operations） 与 Kafka、Flume、Kinesis 等数据源的集成 Exactly-Once 语义的实现与挑战 MLlib：构建智能数据模型的利器 MLlib 的主要组件：特征提取、分类、回归、聚类、降维等 常见的机器学习算法在 Spark 中的实现 模型训练、评估与调优 Pipeline API：构建端到端的机器学习流程 GraphX：图计算的探索之旅 GraphX 的核心概念：VertexRDD、EdgeRDD、GraphFrame Pregel API：迭代式图计算模型 图算法的应用：PageRank, Connected Components 等 第二部分：Spark 实践应用与性能调优 实战场景：从 ETL 到大数据分析 ETL（Extract, Transform, Load）流水线构建： 学习如何使用 Spark 进行复杂的数据清洗、转换和加载，处理各种异构数据源。 用户行为分析： 利用 Spark SQL 和 Streaming 实现对用户点击流、购买行为等进行实时和离线的分析，挖掘用户偏好。 日志分析与监控： 通过 Spark 处理海量日志数据，实现故障检测、性能瓶颈定位及安全审计。 推荐系统构建： 结合 MLlib，构建基于协同过滤、内容推荐等算法的个性化推荐系统。 实时数据报表生成： 利用 Spark Streaming 结合外部存储，构建动态更新的数据报表。 性能调优：让 Spark 飞起来 资源配置与管理： 理解 Spark 的内存模型、CPU 调度，以及如何根据集群环境进行合理配置。 Shuffle 优化： 深入解析 Shuffle 过程中的性能瓶颈，学习数据倾斜的识别与处理技巧。 RDD/DataFrame/DataSet 的选择与使用： 理解不同数据抽象的性能差异，选择最适合业务场景的数据结构。 代码级别的优化： 避免不必要的 shuffle、使用过滤（filter）提前淘汰数据、选择高效的序列化方式。 JVM 调优与垃圾回收： 了解 Spark JVM 参数的含义，进行有效的垃圾回收策略调优。 外部存储优化： 如何高效地读写 HDFS、S3、Cassandra 等外部存储。 部署与监控：Spark 在生产环境的落地 Standalone、YARN、Mesos、Kubernetes 部署模式详解 Spark UI 的深入解读： 如何利用 Spark UI 监控作业执行、分析性能瓶颈。 日志分析与故障排查： 常见 Spark 运行时错误及解决方法。 集成第三方监控工具： Prometheus, Grafana 等。 第三部分：Spark 生态系统与进阶话题 Spark 生态系统的拓展： SparkR 和 PySpark： 如何利用 R 和 Python 语言进行 Spark 开发。 Delta Lake、Apache Hudi、Apache Iceberg： 数据湖的 ACID 事务和数据管理。 Spark MLflow： 机器学习生命周期管理。 高级主题探讨： Spark on Kubernetes： 在容器化环境中部署和管理 Spark。 Structured Streaming： Spark Streaming 的下一代，提供更强大的流处理能力。 Custom Partitioning 与 Custom Aggregation： 针对特定场景的性能优化。 Spark 与 AI/ML 框架的集成： 如 TensorFlow, PyTorch 等。 本书的每一章都力求理论结合实践，通过大量的代码示例、配置说明和案例分析，帮助读者不仅理解 Spark 的“为什么”，更能掌握 Spark 的“怎么做”。无论您是初次接触大数据技术的开发者，还是希望深入了解 Spark 性能调优的资深工程师，亦或是需要利用 Spark 解决复杂业务问题的架构师，本书都将是您宝贵的参考。 在数据洪流的时代，掌握 Spark，就是掌握了驾驭数据、驱动创新的强大引擎。让我们一同踏上这场 Spark 的实践之旅，解锁数据背后的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

书中的“Spark Streaming”章节，更是满足了我对实时数据处理的好奇心。实时数据流的处理，在很多场景下都扮演着至关重要的角色，而Spark Streaming提供的DStream（Discretized Stream）抽象，将原本复杂的流式计算变得更加清晰可控。作者不仅仅介绍了DStream的基本概念，还详细讲解了状态管理、窗口操作以及容错机制。我尤其关注的是书中关于如何处理数据丢失和重复消费的讨论，这些都是在实际生产环境中必须面对的问题。通过书中提供的案例，我看到了如何利用Spark Streaming构建一个能够处理高吞吐量、低延迟数据流的应用，这让我对接下来的项目更有信心。

评分☆☆☆☆☆

在实际操作层面，《Spark实践》这本书的设计理念让我感到非常欣慰。它并没有仅仅停留在理论的讲解，而是大量的篇幅用来展示实际的代码示例和操作流程。从环境搭建、集群配置，到编写第一个Spark作业，再到更复杂的应用开发，书中都提供了清晰的指引。我印象深刻的是，书中对于一些常见错误的处理方法和调试技巧也有涉及，这对于初学者来说，无疑是雪中送炭。当我按照书中的步骤一步步操作时，我感觉自己不再是孤军奋战，而是有经验丰富的向导在旁边指导，极大地降低了学习成本。

评分☆☆☆☆☆

《Spark实践》这本书，我拿到手里的时候，其实是抱着一种既期待又有些忐忑的心情。期待是因为我一直对大数据处理的技术充满兴趣，也听说过Spark的名声，知道它在性能和易用性上都有不少优势。但忐忑也在于，实际操作起来，很多理论知识都需要转化为具体的代码和流程，而我自身在这方面的经验相对有限。然而，当我翻开第一页，被那清晰的排版和直观的图示吸引住时，我的顾虑便消散了大半。书中并没有上来就抛出晦涩难懂的概念，而是从一个非常宏观的视角，为我勾勒出了Spark的整体架构以及它在大数据生态中的定位。这种循序渐进的讲解方式，让我很快就对Spark有了一个初步的认识，不再感到无从下手。

评分☆☆☆☆☆

对于那些需要进行复杂机器学习任务的读者，这本书的“MLlib”部分绝对是宝藏。MLlib作为Spark的机器学习库，提供了丰富多样的算法和工具。作者在讲解时，并没有像一些纯粹的算法书籍那样只关注数学原理，而是将重点放在了如何将这些算法应用于Spark集群上，以及如何利用Spark的分布式计算能力来加速模型训练。从数据预处理、特征工程，到模型选择、训练和评估，书中都提供了非常详尽的步骤和代码示例。我特别喜欢书中对于一些经典算法的实现解读，比如逻辑回归、决策树和K-means，它们不仅有理论上的介绍，更有实际的代码演示，让我能够很快上手，并理解它们在Spark中的工作方式。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我在阅读《Spark实践》之前，对于Spark在数据仓库和数据湖中的应用，并没有一个清晰的概念。然而，通过书中对Spark与Hadoop生态系统（如HDFS、Hive）的集成，以及对Parquet、ORC等数据格式的讲解，我才真正理解了Spark是如何扮演数据处理核心引擎的角色。书中详细阐述了如何利用Spark读取和写入各种数据源，以及如何利用Spark SQL和Spark Streaming来构建统一的数据处理平台。这种将Spark置于整个大数据生态中进行讲解的方式，让我能够更全面地认识Spark的价值和应用范围，而不仅仅局限于它本身的技术细节。

评分☆☆☆☆☆

在学习Spark SQL的部分，我感觉自己仿佛打开了一个新的大门。之前处理结构化数据，我可能更多地依赖于传统的数据库工具，但Spark SQL的出现，让我看到了在大规模数据集上进行SQL查询的强大威力。书中对Spark SQL的语法、API以及其底层Catalyst优化器的介绍，都非常到位。作者通过具体的SQL语句和DataFrame/DataSet操作的对比，清晰地展示了Spark SQL在易用性和性能上的优势。让我印象深刻的是，书中对于如何编写高效的Spark SQL查询语句也给出了一些实用的建议，比如如何利用谓词下推（Predicate Pushdown）和列裁剪（Column Pruning）来减少数据扫描量。这些细节的处理，充分体现了作者对大数据处理实践的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，《Spark实践》这本书给我带来的不仅仅是技术知识的增长，更是一种解决问题的思路和信心。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，循序渐进地引导我踏入Spark的世界。书中对于每一个概念的深入剖析，每一个代码示例的精心设计，以及每一个实践建议的实用性，都让我感受到了作者的专业和用心。对于任何想要在大数据领域有所建树的开发者或数据工程师来说，这本书无疑是一本不可多得的优秀读物。它为我打开了通往大数据处理新世界的大门，让我对未来的学习和工作充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

《Spark实践》在讲解Spark的集群管理和部署方面，也为我提供了非常有价值的信息。在分布式计算领域，如何有效地管理和部署集群，是保证系统稳定运行的关键。书中对YARN、Mesos等资源管理器的集成，以及Standalone模式的配置，都进行了细致的说明。我尤其关注的是书中关于Spark作业提交、监控和优化的章节，这些内容直接关系到在大规模生产环境中如何高效地运行Spark应用。作者还分享了一些关于集群调优的经验，比如内存、CPU的分配策略，以及如何处理网络瓶颈等，这些实操性的建议，对于我将来在真实环境中部署Spark起到了很好的指导作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我赞赏的一点是，它非常注重“实践”二字。作者在讲解完每一个核心概念后，都会紧随其后地提供相关的代码示例，并且这些示例都力求贴近实际应用场景。例如，在讲解RDD的转换操作时，书中会给出如何使用map和filter来处理日志文件的例子；在讲解Spark SQL时，会展示如何对CSV或JSON格式的数据进行分析。这些鲜活的案例，让我能够立刻将学到的知识应用到实际问题中，从而加深理解。而且，书中提供的代码并没有过于冗长复杂，而是精炼地展示了关键的逻辑，便于学习和理解。

评分☆☆☆☆☆

接着往下读，我发现这本书的作者在讲解Spark的核心组件时，真的是下足了功夫。RDD（Resilient Distributed Datasets）的概念，乍一看可能有点抽象，但作者通过生动的比喻和实际的案例，将它的“弹性”、“分布式”和“数据集”这几个特性解释得淋漓尽致。我尤其喜欢书中对RDD的各种转换（Transformation）和行动（Action）操作的详细解析，无论是map、filter、reduceByKey，还是collect、count、saveAsTextFile，书中都提供了详实的伪代码和对应的解释。更重要的是，作者并没有仅仅停留在概念层面，而是引导读者去思考这些操作背后的执行原理，比如窄依赖和宽依赖的区别，以及它们对Spark作业性能的影响。这种深入浅出的讲解，让我感觉自己不仅仅是在学习API，而是在真正理解Spark的运行机制，这对于后续进行性能调优至关重要。