Spark生产环境大数据集群计算实战

"Spark.Big.Data.Cluster.Computing.in.Production" 本书《Spark：大数据集群计算在生产中的应用》深入探讨了将Apache Spark应用于实际生产环境的策略与实践。作者团队在大数据领域有丰富的经验，他们通过真实的案例分析，揭示了在生产环境中运行Spark时可能遇到的问题、限制、挑战以及机遇。书中的内容涵盖了Spark SQL、Tachyon、Kerberos、MLlib、YARN和Mesos等多个关键主题，并提供了关于资源调度、数据库连接器、流处理、安全性和更多方面的实用建议。 Spark已经成为了大数据问题解决的首选工具，拥有比其他任何Apache软件项目更多的活跃贡献者。尽管有许多入门级别的Spark介绍书籍，但本书是第一本专门针对生产环境使用Spark提供深入见解和实际建议的著作。书中具体指导、专家提示和前瞻性见解对于真实生产环境中的应用尤其有价值。 书中的章节包括： 1. 完成Spark作业：讨论如何确保Spark作业的顺利完成，包括硬件需求估算和集群规模规划。 2. 集群管理：探讨如何有效地管理和维护Spark集群，以确保稳定运行。 3. 性能调优：提供有关如何优化Spark性能的策略和技巧，以最大化计算效率。 4. 安全性：讲解如何强化Spark的安全设置，防止数据泄露和未经授权的访问。 5. 故障容忍与作业执行：介绍如何设计容错机制，保证作业的可靠执行。 6. Spark之外：扩展讨论Spark与其他大数据工具（如MapReduce和Hadoop）的集成，以及与Java、Scala、Python和R等编程语言的配合使用。 这本书对于那些准备将Spark应用于生产环境的专业人士来说是一份宝贵的资源，它不仅提供了理论知识，还分享了实践经验，帮助读者提前预见并解决潜在问题，从而顺利实现Spark的生产部署。