《Learning Spark》:快速掌握大数据分析的权威指南
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更新于2024-07-20
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《Learning Spark:闪电般快速的大型数据分析》(Learning Spark)是由Holden Karau、Andy Konwinski、Patrick Wendell和Matei Zaharia共同编著的一本关于Apache Spark的重要书籍。这本PDF格式的专业著作是在2015年由Databricks出版,专为那些希望深入了解Spark分布式计算框架的人设计,尤其适合大数据分析师和开发者。
Spark以其高效的数据处理能力闻名,它是一个开源的实时数据流处理和大规模数据集并行处理系统,能够提供内存计算的优势,使得在处理大规模数据时相比Hadoop MapReduce有显著的性能提升。本书涵盖了Spark的核心概念,如RDD(弹性分布式数据集)、Spark SQL、Spark Streaming、机器学习库MLlib以及Spark的图形化界面SparkUI等关键组件的详细介绍。
作者们在书中深入剖析了Spark的工作原理,包括内存计算模型、任务调度和容错机制,并提供了丰富的实战案例,让读者通过实践学习如何在实际项目中运用Spark进行数据清洗、转换、建模和分析。此外,书中还探讨了如何优化Spark应用性能,以及如何与其他大数据工具如Hadoop生态系统无缝集成。
《Learning Spark》是一本既适合初学者入门,也适合有一定经验的开发人员深化理解的教材。对于企业级用户,书中提供的商业和教育版权限制信息表明,这本书可能被用于教学和内部培训,同时也支持在线购买以适应现代学习需求。
如果你正在寻找一本全面且深入讲解Spark的权威指南,这本书无疑是值得珍藏的资源,它将帮助你在大数据分析领域迅速成长为一个熟练的Spark专家。无论是对Spark新手还是资深开发者来说,每一次修订历史记录显示,这是一本持续更新以适应技术发展需求的实用工具书。
2021-05-04 上传
2017-10-17 上传
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小丑————
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