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。