Apache Spark 2实战指南：从入门到应用与SQL优化

Apache Spark 2 Cookbook(2nd) 是一本深度讲解Apache Spark 2框架的实用指南，该版本是第二版，包含了丰富的实战教程和开发技巧。本书以中文翻译的形式，旨在帮助读者掌握Spark 2在大数据处理中的核心应用和最佳实践。 **第1章：入门Apache Spark** 本章引导读者快速上手Spark，介绍了多种部署方式，包括使用Databricks Cloud进行云端部署、通过Amazon EMR部署Spark、从二进制包安装、构建Spark源代码并利用Maven，以及在Amazon EC2和集群上手动部署。此外，还详细讲解了SparkContext和SparkSession的理解，这两个核心组件在Spark应用中扮演着至关重要的角色，它们提供了与分布式数据交互的基础。 **第2章：使用Spark开发应用** 本章节深入探讨了Spark应用程序的开发实践。首先，读者可以学习如何利用Spark shell进行交互式编程，了解其在数据探索中的作用。接下来，介绍了如何在Eclipse中结合Maven或SBT构建Spark项目，并针对IntelliJ IDEA这样的集成开发环境提供了两种不同的配置方法。此外，还提到了使用Zeppelin notebook（一个交互式数据科学笔记本）来编写和执行Spark应用，使得数据分析更直观和便捷。同时，书中也涵盖了如何通过Kerberos进行安全认证，确保数据的安全传输。 **第3章：Spark SQL** Spark SQL是Spark的重要组成部分，专用于处理结构化数据。本章阐述了Spark SQL的发展历程，以及它如何增强Spark对结构化数据的支持。读者可以了解到Catalyst优化器的工作原理，这是Spark SQL查询计划的核心。此外，作者还指导读者如何使用case classes自动推断和定义数据的结构，简化了数据处理的复杂性。 Apache Spark 2 Cookbook(2nd)是一本实用的参考书籍，无论你是Spark新手还是经验丰富的开发者，都能从中找到适合自己的学习路径，掌握Spark 2在大数据分析和处理中的核心技术和最佳实践。从基础入门到高级应用，这本书都能提供详尽的指导，帮助读者提升在Spark 2领域的技能水平。