实时数据分析:Spark 2nd Edition 实战指南
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更新于2024-07-19
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"Fast Data Processing with Spark 2nd Edition - 高清PDF,带书签"
本书《Fast Data Processing with Spark 2nd Edition》是关于使用Apache Spark进行实时数据分析的权威指南,由Krishna Sankar和Holden Karau共同撰写,由Packt Publishing出版。该书针对Spark 2.x版本进行了更新,旨在帮助读者理解如何在分布式、快速且可扩展的方式下利用Spark处理大数据。
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的开源计算框架,它提供了一个统一的平台来处理批处理、交互式查询(例如,通过Spark SQL)、实时流处理(如Spark Streaming)以及机器学习(MLlib)和图形处理(GraphX)。在第二版中,作者深入介绍了Spark的新特性和改进,包括DataFrame和Dataset API,这些API提供了更强大的类型安全性和更高的性能。
书中内容可能涵盖了以下几个关键知识点:
1. **Spark架构**:解释了Spark的核心组件,如Driver程序、Executor进程、RDD(Resilient Distributed Datasets)以及DAG(有向无环图)执行模型。
2. **Spark安装与配置**:指导读者如何在不同的集群环境中部署Spark,如Standalone、YARN、Mesos或Kubernetes。
3. **Spark Shell和Spark SQL**:介绍如何使用Spark Shell进行交互式数据分析,并讲解如何使用Spark SQL进行结构化数据处理,包括创建DataFrame、执行SQL查询以及与Hive等外部数据源的集成。
4. **DataFrame和Dataset API**:深入探讨DataFrame的使用,它是Spark 2.x中的重要改进,提供了类似SQL的数据操作接口,同时Dataset API提供了更强的类型检查和编译时优化。
5. **Spark Streaming**:讨论如何使用Spark处理实时数据流,包括DStream的概念,窗口操作,以及与其他流处理系统的集成。
6. **Spark MLlib**:介绍Spark的机器学习库MLlib,涵盖各种算法如分类、回归、聚类、协同过滤等,并讲解模型评估和调参技巧。
7. **Spark GraphX**:讲解如何处理图数据,包括创建和操作图,执行图算法,以及与其他图数据库的交互。
8. **性能优化**:分享最佳实践,如数据分区、缓存策略、任务调度和内存管理,以提高Spark应用的性能。
9. **案例研究**:通过实际案例展示如何将Spark应用于不同领域,如日志分析、推荐系统和社交网络分析。
10. **故障排查和监控**:提供了解决Spark应用中遇到问题的方法,以及如何使用工具(如Spark UI和metrics系统)进行性能监控。
通过这本书,读者不仅可以学习到Spark的基本概念和操作,还能掌握如何在实际项目中有效地使用Spark进行大数据处理和实时分析。无论是数据工程师、数据科学家还是对大数据感兴趣的开发者,都能从中受益匪浅。
2017-09-28 上传
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小样Yao
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