Spark原著中文版:大数据处理架构详解
Spark原著中文版是一本介绍Apache Spark的权威著作,由加州大学伯克利分校电气工程和计算机科学系的Matei Zaharia博士撰写,并由CSDN CODE翻译社区翻译。Spark是当前大数据处理中的主流技术之一,它设计的初衷是为了在大型集群上实现快速且通用的数据处理。该书的英文原名为"An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters",技术报告编号为UCB/EECS-2014-12,可从官方网址获取。 Spark的核心思想在于将计算任务分割成可以在分布式环境中并行执行的小块,这使得它在处理海量数据时表现出色。它支持多种数据处理模式,包括批处理、交互式查询和流处理,适用于实时分析、机器学习等多种场景。Spark的设计特别强调容错性和易用性,通过内存计算加速处理速度,同时提供了DAG(有向无环图)执行引擎,可以高效地重用中间结果,减少数据传输。 委员会成员包括Scott Shenker教授、Ion Stoica首席教授、Alexandre Bayen教授和Joshua Bloom教授,确保了内容的专业性和严谨性。版权方面,原文和译文分别受权于作者和译者团队,个人或课堂使用是允许的,但任何形式的商业复制或未经许可的再版都需要获得许可。 翻译工作是由CSDN CODE翻译平台组织的公益项目,共吸引了35名译者和6名审校的参与,其中项目经理吴小然、主审校邵赛赛和张李晔等人为完成这项工作做出了重要贡献。此外,北京语智云帆科技有限公司提供了技术支持。这本书对于想要深入了解Spark技术的读者来说,是一份不可多得的学习资源,涵盖了Spark的架构、核心组件(如RDD、Spark SQL、Spark Streaming等)、优化策略以及实战应用等内容,对于大数据开发者和研究者具有很高的参考价值。
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