搭建与部署Spark：从单机到云环境详解

"《Spark快速数据处理》是一本深入介绍Apache Spark的实用指南，专注于帮助读者理解和部署这一强大的大数据处理框架。全书共分为两大部分：第一章详述了Spark的安装和构建Spark集群的过程。 在第一章中，作者首先强调了单机环境下Spark的安装，这对于初次接触或进行测试非常有用。通过内置的部署脚本，用户可以轻松地在本地搭建Spark环境，无论是直接下载压缩包还是利用开源工具如Chef进行自动化部署，都提供了详细步骤。此外，书中还介绍了Spark在云平台上的部署策略，例如在Amazon EC2上使用EC2MR模式，以及与Mesos和YARN这些容器管理器的集成，这些都是现代大数据架构中常见的部署选项。 对于已经在云端环境中运行Hadoop的用户，章节会指导如何设置Spark与Hadoop的交互，特别是指出0.7版Spark预设依赖Hadoop 1.0.4，但允许用户根据需求选择不同版本的Hadoop。书中特别建议有志于深入学习和贡献者自行编译Spark源码，以便灵活配置和参与社区开发。 在软件环境方面，Spark要求与特定版本的Scala和JDK配合使用，例如0.7.1版本需要Scala 2.9.2及以上版本，而不同的Linux发行版（如Ubuntu LTS和Fedora）提供了不同的Scala版本供选择。读者可以通过官方资源获取并安装合适的软件版本。 第一章不仅涵盖了基础的Spark安装和配置，还为读者展示了如何在实际环境中部署和优化Spark集群，确保其在大规模数据处理任务中的高效运作。后续章节则会深入探讨Spark的编程模型、API以及如何利用Spark进行各种数据分析和处理任务。"