跟我一起学Spark之——《Spark快速大数据分析》pdf版下载

最新推荐文章于 2025-06-20 12:09:50 发布
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分类专栏： spark scala Spark
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本书全面介绍了Spark数据分析技术，从基础知识到高级应用，涵盖了下载安装、RDD编程、键值对操作、数据读写、集群部署、性能调优、SQL查询、流处理及机器学习等内容，为读者提供了系统的学习路径。

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链接：https://pan.baidu.com/s/1vjQCJLyiXzIj6gnCCDyv3g 
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国庆第四天，去逛了半天的王府井书店，五层出电梯右边最里面，倒数第三排《数据结构》，找到了一本很不错的书《Spark快速大数据分析》，试读了下，我很喜欢，也很适合我，遂买之。


第1章 Spark数据分析导论 1 
第2章 Spark下载与入门 7 
第3章 RDD编程 21 
第4章 键值对操作 41 
第5章 数据读取与保存 63 
第6章 Spark编程进阶 87 
第7章 在集群上运行Spark 101 
第8章 Spark调优与调试 123 
第9章 Spark SQL 141 
第10章 Spark Streaming 161 
第11章 基于MLlib的机器学习 187 
作者简介 210 
封面介绍 210

spark快速大数据分析（3）
u014381464的博客
05-07 647
spark官方文档中的快速入门指南：http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html本书的github仓库：https://github.com/databricks/learning-spark__________________________________________RDD基础spark核心概念、核心抽象弹性分布式数据集Resil...
Spark快速大数据分析——读书笔记
超级帅的一个小伙子的博客
08-19 5084
——8.16开始整理 Spark快速大数据分析推荐序： 一套大数据解决方案通常包含多个组件，从存储、计算和网络硬件层，到数据处理引擎，再到利用改良的统计和计算算法、数据可视化来获得商业洞见的分析层，这其中数据处理引擎起到了十分重要的作用，毫不夸张的说数据处理引擎至于大数据就相当于CPU之于计算机spark起源： 2009年加州大学伯克利分校AMPlab 创立spark大数据处理和计算框架。不同
spark详解 PDF 下载
06-11
spark详解
Spark快速大数据分析.pdf
泸西凉米线的专栏
08-13 1138
RDD：弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset） RDD 支持两种操作：转化操作和行动操作 转化操作（transformation）：由一个 RDD 生成一个新的 RDD ，比如 map() 和 filter() pythonLines = lines.filter(line => line.contains("Python")) 和行动操作（action）：向驱动器程序返回结果或把结果写入外部系统的操作，会触发实际的计算 ，比如 count() 和 f
大数据技术之Spark
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06-20 1037
Spark是什么定义：Apache Spark是用于大规模数据（large-scala data）处理的统一（unified）分析引擎。Spark最早源于一篇论文 Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing， 该论文是由加州大学柏克莱分校的 Matei Zaharia 等人发表的。论文中提出了一种弹性分布式数据集（即 RDD）的概念。
spark快速大数据分析
u014381464的博客
04-06 831
序spark是一个通用计算框架。spark是一个大一统的软件栈。spark是大数据处理引擎。—————————前言spark主要有三个优点：spark好用，高级API剥离了对集群本身的关注，可以专注于计算本身。spark很快，支持交互式使用和复杂算法。spark是通用引擎，可以用于各种运算：sql查询、文本处理、机器学习（MLib机器学习库）等。—————————spark数据分析导论spark是...
基于大数据下的spark快速大数据分析.pdf
12-24
DOI:10.16525/j.cnki.14-1362/n.2019.10.31 总第 184 期 2019 年第10 期 Total of 184 No.10， 2019 大数据 收稿日期： 2019-08-16 第一作者简介： 林海 （1989—） ， 男， 本科， 研究方向为飞行 教育。 基于大数据下的 Spark 快速大数据分析 林 海， 王 强， 李英震 （空军航空大学初级飞行训练基地二团， 黑龙江 哈尔滨 150100） 摘 要： 在数据大爆炸的时代， 随着数据量的激增， 如何更快速地处理、 使用这些规模大、 复杂度高的数据成为 迫在眉睫的问题。阐述了 Spark 的五大组件，研究了 Spark 数据处理应用和运行架构。Spark 通过优化传统的 MapReduce 模型来满足之前 HDFS 以及 MapReduce 无法解决的问题， 大大提高了效率， 为处理流式数据以及 其他需求提供了捷径。 关键词： 大数据； 数据分析； 计算； 数据处理 中图分类号： TP311 文献标识码： A 文章编号： 2095-0748 （2019） 10-0075-02 现代工业经济和信息化 Modern IndustrialEconomy and Informationization 引言 随着科学技术和社会经济的高速发展， 我们已经 处于一个数据大爆炸的时代， 手机、 ipad 以及其他的 物联网设备每分每秒都会产生大量的全新数据， 这 些数据不仅数量大，而且更加复杂，来源也越来越 广。 据科学家预测， 到 2020 年， 将会有 600 多亿台的 互联网设备产生 Zeta 级的数据， 所以如何更加合理 快速地处理并且使用这些规模大、复杂度高的数据 成为我们迫在眉睫需要解决的问题。 随着数据量的快速增长，以及一些公司对数据 进行实时计算和实时处理的要求，传统的 MapRe- duce 模型已经无法满足这些要求， 而且更加重要的是 MapReduce 在进行 Shuffle 时会产生大量的 I/O， 使 得效率变低。 Spark 的出现扩展了传统的 MapReduce 模型， 不但能提供更多更加高效的计算模型， 还能够 适用于多种不同的分布式平台场景上。同时 Spark 还可以让使用者们简单而低消耗地将各种处理流程 整合到一起，这样既满足了对实时计算以及实时处 理的要求， 还减轻了对各种平台分别管理的负担[1]。 1 Spark 的五大组件 在 spark Core 中实现了 Spark 的一些基础的功 能， 例如进行内存的管理、 进行错误的恢复、 对任务 的调度、 与存储系统进行交互等功能。 它还包含了对 弹性分布式数据集的 API 定义。 Spark SQL 是被用来对结构化数据进行操作 的程序包， 它支持多种数据源， 例如 Hive 表、 JSON、 Parquet 等， 还可以使用 HQL 来进行数据的查询。 Spark Streaming 能够对实时的数据进行流式计 算。 它具有准时的特点， 同时提供离散化流数据的高 级抽象概念， 以此来表示连续的数据流。 离散流是可 以来自 Flume、 Kafka 等输入源的输入数据流来创 建， 进行批处理， 时间一般是秒级。 MLib 是 Spark 提供的一个常见的机器学习功能 的程序库， 它提供了许许多多的机器学习算法， 这些 算法中包括了回归、 聚类、 分类、 协同过滤、 数据导 入、 模型评估等功能。 Graphx 是能够进行并行操作的图计算，可以用 来操作图的程序库。 2 Spark 数据处理应用 众所周知因为 MapReduce 在交互计算以及迭 代计算任务上的效率比较低，所以 Spark 出现了， Spark 的出现使得交互式查询以及迭代计算效率大 大增加，不但如此它还支持高效的容错机制和内存 式存储。Spark 不仅仅能够将 HDFS （分布式文件系 统） 上面的文件读取为分布式数据集， 还支持本地文 件、 Hive、 HBase 等。 每一个 Spark 应用都会由一个驱动 器程序 （Driver Program） 来发起集群上的并行操作[2]。 3 Spark 的运行架构 在 HDFS 的环境下， Spark 采取的是 Master/Slave， 即主从架构，也就是由一个主节点来负责中央的协 调， 调度其他每个分布式节点， 其中负责中央协调的 节点就称为驱动器节点，也就是我们所说的 Driver 第 9 卷 现代工业经济和信息化 xdgyjjxxhx@163.com （上接第 74 页） Application of Big Data in Human Resource Management Wang Xiaoli （Shanxi Provincial Pers
基于Spark大数据处理的电影推荐系统设计与实现.pdf
08-15
在本篇文章中，详细介绍了如何基于Spark大数据处理技术设计并实现一个电影推荐系统。该系统利用了优化后的MovieLens数据集和一个电影评分网站的数据业务框架，运用了协同过滤算法和基于内容的推荐算法，实现了混合...
数据分析——大量数据进行分析
huanghm88的专栏
10-31 976
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。
【Spark研究】极简 Spark 入门笔记——安装和第一个回归程序
06-20
Spark 的数据分析功能包含在一个称为 MLlib 的组件当中，顾名思义，这是 Spark 的机器学习库。回归是它支持的模型之一。 四、Spark 回归模型示例 使用 Spark 来跑一个回归的例子。首先生成一组模拟的数据，用 R ...
27.大数据学习之旅——SparkStreaming&spark mllib数据挖掘与机器学习
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SparkStreaming介绍 概述 Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式数 据的能力，以吞吐量高和容错能力强著称。 SparkStreaming VS Storm 大体上两者非常接近，而且都处于快速迭代过程中，即便一时的对比可能某一方占优势。 在Spark老版本中，SparkStreaming的延迟级别达到秒级，而Stor...
Spark-快速大数据分析-中文版书籍
01-05
Spark-快速大数据分析-中文版的书籍，翻译包含全部章节
Spark快速数据处理 PDF电子书下载
07-24
Spark快速数据处理-PDF电子书下载-带书签目录带书签的入门级教程，希望对大家有所帮助
Spark快速数据处理 PDF电子书下载 带书签目录 完整版-4
04-06
Spark快速数据处理 PDF电子书下载 带书签目录 完整版-4...........
Spark快速数据处理 PDF电子书下载 带书签目录 完整版
12-04
本章将详细介绍搭建Spark的常用方法。Spark的单机版便于测试，同时本章也会提到通过SSH用Spark的内置部署脚本搭建Spark集群，使用Mesos、Yarn或者Chef来部署Spark。对于Spark在云环境中的部署，本章将介绍在EC2（基本环境和EC2MR）上的部署。如果你的机器或者集群中已经部署了Spark，可以跳过本章直接开始使用Spark编程。 不管如何部署Spark，首先得从获得Spark的一个版本，截止到写本书时，Spark的最新版本为0.7版。对于熟悉github的程序员，则可以从git://github.com/mesos/spark.git直接复制Spark项目。Spark提供基本源码压缩包，同时也提供已经编译好的压缩包。为了和Hadoop分布式文件系统(HDFS)交互，需要在编译源码前设定相应的集群中所使用的Hadoop版本。对于0.7版本的Spark，已经编译好的压缩包依赖的是1.0.4版本的Hadoop。如果想更深入地学习Spark，推荐自编译基本源码，因为这样可以灵活地选择HDFS的版本，如果想对Spark源码有所贡献，比如提交补丁，自己编译源码是必须的。你需要安装合适版本的Scala和与之对应的JDK版本。对于Spark的0.7.1版本，需要Scala 2.9.2或者更高的Scala 2.9版本（如2.9.3版）。在写本书时，Linux发行版Ubuntu的LTS版本已经有Scala2.9.1版，除此之外，最近的稳定版本已经有2.9.2版。Fedora18已经有2.9.2版。软件包的更新信息可以查看到。Scala官网上的最新版在。选择Spark支持的Scala版本十分重要，Spark对Scala的版本很敏感。
spark官方文档中文版.pdf
01-10
spark官方文档中文版.pdf !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!1111111111111111
Spark快速大数据分析
Mr.Write的博客
03-01 1695
作者：翁松秀 文章目录Spark快速大数据分析一、Spark数据分析导论二、Spark下载与入门三、RDD编程四、键值对操作五、数据读取与保存六、Spark编程进阶七、在集群上运行Spark八、Spark调优与调试九、Spark SQL十、Spark Streaming十一、基于MLlib的机器学习 Spark快速大数据分析 一、Spark数据分析导论 二、Spark下载与入门 三、RDD编程 ...
《Spark快速大数据分析》- 根据简单例子理解RDD
机器学习，大数据
04-01 2688
本文是在阅读《Spark快速大数据分析》后，根据里面提到的知识点，对Spark的运行原理进行总结概括。 说明：这本书使用的spark版本是1.2，目前最新版本已经是3.0，所以可能笔记中有些内容在新版中已经不再适用。 1. RDD简介 RDD，弹性分布式数据集（Resiliennt Distributed Datasets），是Spark中最重要的核心概念，是Spark应用中存储数据的数据结构。 ...
Spark实战：大型数据分析指南
"《Big Data Analytics with Spark》是关于学习Spark——一个开源的、快速且通用的集群计算框架，用于大规模数据分析的逐步指南。本书将教你如何利用Spark进行不同类型的大型数据分析项目，包括批处理、交互式、图...
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