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商品名称：全3本 hadoop权威指南第4版+hive编程指南+spark快速大数据分析软件工程数据库spark机器学习深度学习大数据处理平台搭建技术书籍

商品编号：653033866583

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重量：0.000千克

上架时间：2021-11-04 10:58:53

ISBN编号：9787302465133

书名：Hadoop权威指南：大数据的存储与分析(第4版),Hadoop权威指南：大数据的存储与分析(第4版)

产品名称：Hadoop权威指南：大数据的...

作者：汤姆?怀特(Tom,White)

出版社名称：清华大学出版社

定价：148.00元

是否是套装：否

作者地区：美国

译者：王海，华东，刘喻，吕粤海

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总定价：286.80元产品展示基本信息图书名称： Spark快速大数据分析作者： [美]Holden Karau 定价： 69.80 ISBN号： 9787115403094 出版社：人民邮电出版社开本： 16开装帧：平装编辑推荐内容介绍如今，所有领域的数据量都在急剧增长。如何才能GX利用这些数据呢？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。通过阅读本书，你可以：· 快速深 ...

总定价：286.80元

产品展示

基本信息

图书名称：

Spark快速大数据分析

作者：

[美]Holden Karau

定价：

69.80

ISBN号：

9787115403094

出版社：

人民邮电出版社

开本：

16开

装帧：

平装

编辑推荐

内容介绍

如今，所有领域的数据量都在急剧增长。如何才能GX利用这些数据呢？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。通过阅读本书，你可以：· 快速深入探索Spark功能，比如分布式数据集、内存式缓存，以及交互式shell；· 充分利用Spark强大的内建库，包括Spark SQL、Spark Streaming和MLlib；· 使用统一的编程范式而不需要组合使用Hive、Hadoop、Mahout、Storm等工具；· 学习如何部署交互式应用、批处理应用以及流式计算应用；· 连接HDFS、Hive、JSON以及S3等数据源；· 掌握数据分区和共享变量等进阶知识。

作者介绍

Holden Karau 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 KonwinskiDatabricks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 WendellDatabricks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 ZahariaDatabricks的CTO，同时也是Apache Spark项目发起人以及Apache基金会副主席。

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

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