Spark實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

陳歡等 著

圖書標籤:

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

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115422286

商品編碼：1670010664

齣版時間：2016-05-01

Spark佳實踐

定價：￥49.00

 

基本信息

作者： 陳歡    林世飛   

叢書名： 圖靈原創

齣版社：人民郵電齣版社

ISBN：9787115422286

上架時間：2016-5-11

齣版日期：2016 年5月

開本：16開

版次：1-1

所屬分類：計算機

編輯推薦

 

季昕華、徐羽作序，連城/鬍熠/武澤勝/肖磊/靳誌輝聯袂推薦

騰訊專傢首次分享Spark佳實踐

基於真實數據，用案例分析全麵解讀大數據應用設計

內容簡介

    書籍

    計算機書籍

本書是Spark實戰指南，全書共分8章。前4章介紹Spark的部署、工作機製和內核，後4章分彆通過實戰項目介紹Spark SQL、Spark Streaming、Spark GraphX和Spark MLib功能模塊。此外，本書詳細介紹瞭常見的實戰問題，比如大數據環境下的配置設置、程序調優等。本書附帶的一鍵安裝腳本，更能為初學者提供很大幫助。

本書適閤大數據開發、運維等相關從業人員學習參考。 

作譯者

陳歡

騰訊資深程序員，15年編碼經驗，曾任職網絡安全、互聯網金融等部門，親手從零建設瞭財付通業務的Spark集群，並使之同時支持SQL、實時計算、機器學習等多種數據計算場景。他目前就職於騰訊社交與效果廣告部，從事大數據分析工作。

林世飛

騰訊資深研究員，2005年加入騰訊，先後在無綫産品、安全中心、搜索平颱、開放平颱、社交與效果廣告部等部門從事開發和團隊管理工作。他對網絡安全、搜索引擎、數據挖掘、機器學習有一定瞭解，熱衷知識傳播和分享，曾獲騰訊學院2009年年度**講師。目前，他就職於社交與效果廣告部，負責廣告係統相關的研發工作。 

目錄

第1章 Spark與大數據 1

1.1 大數據的發展及現狀 1

1.1.1 大數據時代所麵臨的問題 1

1.1.2 榖歌的大數據解決方案 2

1.1.3 Hadoop生態係統 3

1.2 Spark應時而生 4

1.2.1 Spark的起源 4

1.2.2 Spark的特點 5

1.2.3 Spark的未來發展 6

第2章 Spark基礎 8

2.1 Spark本地單機模式體驗 8

2.1.1 安裝虛擬機 8

2.1.2 安裝JDK 19

2.1.3 下載Spark預編譯包 21

2.1.4 本地體驗Spark 22

2.2 高可用Spark分布式集群部署 25

2.2.1 集群總覽 26

2.2.2 集群機器的型號選擇 28

2.2.3 初始化集群機器環境 29

2.2.4 部署ZooKeeper集群 33

《數據洪流中的智慧引擎：Spark實踐》 在信息爆炸的時代，海量數據已成為企業決策、科學研究和社會進步的核心驅動力。如何高效、可靠地處理和分析這些龐大的數據集，已成為衡量組織競爭力的關鍵指標。 Apache Spark，以其革命性的內存計算能力和統一的批處理、流處理、機器學習及圖計算框架，為我們打開瞭一扇通往數據智慧的大門。 本書並非一本簡單的技術手冊，而是緻力於構建一座連接理論與實踐的橋梁。我們深入剖析 Spark 的核心設計理念，從其分布式架構、彈性分布式數據集（RDD）的生成與轉換，到 Catalyst 優化器如何精妙地平衡性能與彈性，再到 Tungsten 引擎如何榨乾硬件的每一分性能。我們不僅會講解 Spark 的基本組件，更會探討其在實際應用中所麵臨的挑戰與解決方案。 第一部分：Spark 核心原理與架構解析 分布式計算的基石：Spark 架構概覽 Master-Worker 架構的演進與優化 Driver 和 Executor 的職責劃分 DAG Scheduler 和 Task Scheduler 的協同工作 Shuffle 機製的深入理解與調優 RDD：彈性分布式數據集的魔力 RDD 的 lineage：如何實現容錯與迴溯 窄依賴與寬依賴的辨析及其性能影響 RDD 的創建方式：parallelize, textFile, groupBy 等 RDD 的轉換算子（transformations）與行動算子（actions）詳解 緩存（Caching）與持久化（Persistence）策略的優化 Spark SQL：結構化數據的優雅處理 DataFrame 與 DataSet 的誕生與優勢 Schema 的推斷與指定 Catalyst 優化器的工作原理：邏輯計劃、物理計劃與查詢優化 SQL 查詢、DSL 接口及 UDF 的應用 與 Hive、Parquet、ORC 等數據源的集成 Spark Streaming：實時數據流的處理之道 DStreams：離散流的抽象 Spark Streaming 的微批處理模型 窗口操作（Windowing）與狀態管理（Stateful Operations） 與 Kafka、Flume、Kinesis 等數據源的集成 Exactly-Once 語義的實現與挑戰 MLlib：構建智能數據模型的利器 MLlib 的主要組件：特徵提取、分類、迴歸、聚類、降維等 常見的機器學習算法在 Spark 中的實現 模型訓練、評估與調優 Pipeline API：構建端到端的機器學習流程 GraphX：圖計算的探索之旅 GraphX 的核心概念：VertexRDD、EdgeRDD、GraphFrame Pregel API：迭代式圖計算模型 圖算法的應用：PageRank, Connected Components 等 第二部分：Spark 實踐應用與性能調優 實戰場景：從 ETL 到大數據分析 ETL（Extract, Transform, Load）流水綫構建： 學習如何使用 Spark 進行復雜的數據清洗、轉換和加載，處理各種異構數據源。 用戶行為分析： 利用 Spark SQL 和 Streaming 實現對用戶點擊流、購買行為等進行實時和離綫的分析，挖掘用戶偏好。 日誌分析與監控： 通過 Spark 處理海量日誌數據，實現故障檢測、性能瓶頸定位及安全審計。 推薦係統構建： 結閤 MLlib，構建基於協同過濾、內容推薦等算法的個性化推薦係統。 實時數據報錶生成： 利用 Spark Streaming 結閤外部存儲，構建動態更新的數據報錶。 性能調優：讓 Spark 飛起來 資源配置與管理： 理解 Spark 的內存模型、CPU 調度，以及如何根據集群環境進行閤理配置。 Shuffle 優化： 深入解析 Shuffle 過程中的性能瓶頸，學習數據傾斜的識彆與處理技巧。 RDD/DataFrame/DataSet 的選擇與使用： 理解不同數據抽象的性能差異，選擇最適閤業務場景的數據結構。 代碼級彆的優化： 避免不必要的 shuffle、使用過濾（filter）提前淘汰數據、選擇高效的序列化方式。 JVM 調優與垃圾迴收： 瞭解 Spark JVM 參數的含義，進行有效的垃圾迴收策略調優。 外部存儲優化： 如何高效地讀寫 HDFS、S3、Cassandra 等外部存儲。 部署與監控：Spark 在生産環境的落地 Standalone、YARN、Mesos、Kubernetes 部署模式詳解 Spark UI 的深入解讀： 如何利用 Spark UI 監控作業執行、分析性能瓶頸。 日誌分析與故障排查： 常見 Spark 運行時錯誤及解決方法。 集成第三方監控工具： Prometheus, Grafana 等。 第三部分：Spark 生態係統與進階話題 Spark 生態係統的拓展： SparkR 和 PySpark： 如何利用 R 和 Python 語言進行 Spark 開發。 Delta Lake、Apache Hudi、Apache Iceberg： 數據湖的 ACID 事務和數據管理。 Spark MLflow： 機器學習生命周期管理。 高級主題探討： Spark on Kubernetes： 在容器化環境中部署和管理 Spark。 Structured Streaming： Spark Streaming 的下一代，提供更強大的流處理能力。 Custom Partitioning 與 Custom Aggregation： 針對特定場景的性能優化。 Spark 與 AI/ML 框架的集成： 如 TensorFlow, PyTorch 等。 本書的每一章都力求理論結閤實踐，通過大量的代碼示例、配置說明和案例分析，幫助讀者不僅理解 Spark 的“為什麼”，更能掌握 Spark 的“怎麼做”。無論您是初次接觸大數據技術的開發者，還是希望深入瞭解 Spark 性能調優的資深工程師，亦或是需要利用 Spark 解決復雜業務問題的架構師，本書都將是您寶貴的參考。 在數據洪流的時代，掌握 Spark，就是掌握瞭駕馭數據、驅動創新的強大引擎。讓我們一同踏上這場 Spark 的實踐之旅，解鎖數據背後的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

《Spark實踐》這本書，我拿到手裏的時候，其實是抱著一種既期待又有些忐忑的心情。期待是因為我一直對大數據處理的技術充滿興趣，也聽說過Spark的名聲，知道它在性能和易用性上都有不少優勢。但忐忑也在於，實際操作起來，很多理論知識都需要轉化為具體的代碼和流程，而我自身在這方麵的經驗相對有限。然而，當我翻開第一頁，被那清晰的排版和直觀的圖示吸引住時，我的顧慮便消散瞭大半。書中並沒有上來就拋齣晦澀難懂的概念，而是從一個非常宏觀的視角，為我勾勒齣瞭Spark的整體架構以及它在大數據生態中的定位。這種循序漸進的講解方式，讓我很快就對Spark有瞭一個初步的認識，不再感到無從下手。

評分☆☆☆☆☆

《Spark實踐》在講解Spark的集群管理和部署方麵，也為我提供瞭非常有價值的信息。在分布式計算領域，如何有效地管理和部署集群，是保證係統穩定運行的關鍵。書中對YARN、Mesos等資源管理器的集成，以及Standalone模式的配置，都進行瞭細緻的說明。我尤其關注的是書中關於Spark作業提交、監控和優化的章節，這些內容直接關係到在大規模生産環境中如何高效地運行Spark應用。作者還分享瞭一些關於集群調優的經驗，比如內存、CPU的分配策略，以及如何處理網絡瓶頸等，這些實操性的建議，對於我將來在真實環境中部署Spark起到瞭很好的指導作用。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，《Spark實踐》這本書給我帶來的不僅僅是技術知識的增長，更是一種解決問題的思路和信心。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，循序漸進地引導我踏入Spark的世界。書中對於每一個概念的深入剖析，每一個代碼示例的精心設計，以及每一個實踐建議的實用性，都讓我感受到瞭作者的專業和用心。對於任何想要在大數據領域有所建樹的開發者或數據工程師來說，這本書無疑是一本不可多得的優秀讀物。它為我打開瞭通往大數據處理新世界的大門，讓我對未來的學習和工作充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我贊賞的一點是，它非常注重“實踐”二字。作者在講解完每一個核心概念後，都會緊隨其後地提供相關的代碼示例，並且這些示例都力求貼近實際應用場景。例如，在講解RDD的轉換操作時，書中會給齣如何使用map和filter來處理日誌文件的例子；在講解Spark SQL時，會展示如何對CSV或JSON格式的數據進行分析。這些鮮活的案例，讓我能夠立刻將學到的知識應用到實際問題中，從而加深理解。而且，書中提供的代碼並沒有過於冗長復雜，而是精煉地展示瞭關鍵的邏輯，便於學習和理解。

評分☆☆☆☆☆

書中的“Spark Streaming”章節，更是滿足瞭我對實時數據處理的好奇心。實時數據流的處理，在很多場景下都扮演著至關重要的角色，而Spark Streaming提供的DStream（Discretized Stream）抽象，將原本復雜的流式計算變得更加清晰可控。作者不僅僅介紹瞭DStream的基本概念，還詳細講解瞭狀態管理、窗口操作以及容錯機製。我尤其關注的是書中關於如何處理數據丟失和重復消費的討論，這些都是在實際生産環境中必須麵對的問題。通過書中提供的案例，我看到瞭如何利用Spark Streaming構建一個能夠處理高吞吐量、低延遲數據流的應用，這讓我對接下來的項目更有信心。

評分☆☆☆☆☆

接著往下讀，我發現這本書的作者在講解Spark的核心組件時，真的是下足瞭功夫。RDD（Resilient Distributed Datasets）的概念，乍一看可能有點抽象，但作者通過生動的比喻和實際的案例，將它的“彈性”、“分布式”和“數據集”這幾個特性解釋得淋灕盡緻。我尤其喜歡書中對RDD的各種轉換（Transformation）和行動（Action）操作的詳細解析，無論是map、filter、reduceByKey，還是collect、count、saveAsTextFile，書中都提供瞭詳實的僞代碼和對應的解釋。更重要的是，作者並沒有僅僅停留在概念層麵，而是引導讀者去思考這些操作背後的執行原理，比如窄依賴和寬依賴的區彆，以及它們對Spark作業性能的影響。這種深入淺齣的講解，讓我感覺自己不僅僅是在學習API，而是在真正理解Spark的運行機製，這對於後續進行性能調優至關重要。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我在閱讀《Spark實踐》之前，對於Spark在數據倉庫和數據湖中的應用，並沒有一個清晰的概念。然而，通過書中對Spark與Hadoop生態係統（如HDFS、Hive）的集成，以及對Parquet、ORC等數據格式的講解，我纔真正理解瞭Spark是如何扮演數據處理核心引擎的角色。書中詳細闡述瞭如何利用Spark讀取和寫入各種數據源，以及如何利用Spark SQL和Spark Streaming來構建統一的數據處理平颱。這種將Spark置於整個大數據生態中進行講解的方式，讓我能夠更全麵地認識Spark的價值和應用範圍，而不僅僅局限於它本身的技術細節。

評分☆☆☆☆☆

在實際操作層麵，《Spark實踐》這本書的設計理念讓我感到非常欣慰。它並沒有僅僅停留在理論的講解，而是大量的篇幅用來展示實際的代碼示例和操作流程。從環境搭建、集群配置，到編寫第一個Spark作業，再到更復雜的應用開發，書中都提供瞭清晰的指引。我印象深刻的是，書中對於一些常見錯誤的處理方法和調試技巧也有涉及，這對於初學者來說，無疑是雪中送炭。當我按照書中的步驟一步步操作時，我感覺自己不再是孤軍奮戰，而是有經驗豐富的嚮導在旁邊指導，極大地降低瞭學習成本。

評分☆☆☆☆☆

在學習Spark SQL的部分，我感覺自己仿佛打開瞭一個新的大門。之前處理結構化數據，我可能更多地依賴於傳統的數據庫工具，但Spark SQL的齣現，讓我看到瞭在大規模數據集上進行SQL查詢的強大威力。書中對Spark SQL的語法、API以及其底層Catalyst優化器的介紹，都非常到位。作者通過具體的SQL語句和DataFrame/DataSet操作的對比，清晰地展示瞭Spark SQL在易用性和性能上的優勢。讓我印象深刻的是，書中對於如何編寫高效的Spark SQL查詢語句也給齣瞭一些實用的建議，比如如何利用謂詞下推（Predicate Pushdown）和列裁剪（Column Pruning）來減少數據掃描量。這些細節的處理，充分體現瞭作者對大數據處理實踐的深刻理解。

評分☆☆☆☆☆

對於那些需要進行復雜機器學習任務的讀者，這本書的“MLlib”部分絕對是寶藏。MLlib作為Spark的機器學習庫，提供瞭豐富多樣的算法和工具。作者在講解時，並沒有像一些純粹的算法書籍那樣隻關注數學原理，而是將重點放在瞭如何將這些算法應用於Spark集群上，以及如何利用Spark的分布式計算能力來加速模型訓練。從數據預處理、特徵工程，到模型選擇、訓練和評估，書中都提供瞭非常詳盡的步驟和代碼示例。我特彆喜歡書中對於一些經典算法的實現解讀，比如邏輯迴歸、決策樹和K-means，它們不僅有理論上的介紹，更有實際的代碼演示，讓我能夠很快上手，並理解它們在Spark中的工作方式。