Spark 2.0初学者指南:分布式数据处理
"Spark 2.0 for Beginners.pdf 是一本2016年出版的高清电子书,专门针对初学者介绍如何使用Spark 2开发大规模分布式数据处理应用,支持Scala和Python语言。这本书由Rajanarayanan Thottuvaikkatumana编写,版权归属Packt Publishing所有。" Apache Spark是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架,它在处理大规模数据时提供了内存计算的能力,显著提高了数据处理速度。Spark 2是其一个重要版本,引入了更多改进和新特性,使其更适合企业级大数据应用。 本书《Spark 2 for Beginners》旨在帮助初学者掌握Spark 2的核心概念和技术,包括以下几个主要知识点: 1. **Spark核心概念**:讲解Spark的基本架构,如Master-Worker模型,以及RDD(Resilient Distributed Datasets)的概念,这是Spark最初的计算模型,提供了容错性和并行处理能力。 2. **Spark SQL**:Spark 2引入了更强大的Spark SQL模块,允许用户使用SQL或DataFrame/Dataset API进行结构化数据处理。DataFrame是基于RDD的优化接口,而Dataset是DataFrame的类型安全版本,支持Java和Scala的强类型。 3. **DataFrame/Dataset API**:详细阐述如何创建、操作和查询DataFrame和Dataset,以及如何从各种数据源(如HDFS、Cassandra、Hive等)加载和保存数据。 4. **Spark Streaming**:介绍Spark的实时流处理功能,用于处理持续的数据流,支持微批处理和DStream(Discretized Streams)概念。 5. **MLlib**:Spark的机器学习库,提供了多种机器学习算法,包括分类、回归、聚类、协同过滤等,以及模型选择和评估工具。 6. **GraphX**:Spark的图计算框架,用于处理图数据和执行图算法,如PageRank和最短路径。 7. **Spark Shell和Spark Submit**:讲解如何使用交互式的Spark Shell进行快速实验,以及如何通过Spark Submit命令提交应用程序到集群。 8. **Spark与Hadoop和其他生态系统组件的集成**:讨论如何与Hadoop MapReduce、YARN、HDFS以及HBase、Cassandra等NoSQL数据库进行交互。 9. **性能调优**:涵盖如何优化Spark应用的性能,包括配置参数、内存管理、任务调度和数据序列化等方面。 10. **案例研究和最佳实践**:提供实际项目中的应用示例,展示如何解决具体问题,并分享使用Spark的最佳实践。 这本书将帮助读者逐步掌握Spark 2的使用,从基本操作到高级功能,从而能够开发出高效运行在分布式环境中的数据处理应用。通过学习,读者将具备使用Scala和Python这两种编程语言进行大数据处理的能力,为大数据分析和机器学习项目打下坚实基础。
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/8ec11e03482c49b49d002867098e78ff_qq_30096641.jpg!1)
- 粉丝: 250
- 资源: 403
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- 计算机人脸表情动画技术发展综述
- 关系数据库的关键字搜索技术综述:模型、架构与未来趋势
- 迭代自适应逆滤波在语音情感识别中的应用
- 概念知识树在旅游领域智能分析中的应用
- 构建is-a层次与OWL本体集成:理论与算法
- 基于语义元的相似度计算方法研究:改进与有效性验证
- 网格梯度多密度聚类算法:去噪与高效聚类
- 网格服务工作流动态调度算法PGSWA研究
- 突发事件连锁反应网络模型与应急预警分析
- BA网络上的病毒营销与网站推广仿真研究
- 离散HSMM故障预测模型:有效提升系统状态预测
- 煤矿安全评价:信息融合与可拓理论的应用
- 多维度Petri网工作流模型MD_WFN:统一建模与应用研究
- 面向过程追踪的知识安全描述方法
- 基于收益的软件过程资源调度优化策略
- 多核环境下基于数据流Java的Web服务器优化实现提升性能
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)