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[美] 卡劳（Karau，H.），王道远 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115403094

商品编码：27611015140

包装：平装

出版时间：2015-09-01

图书基本信息
图书名称	Spark快速大数据分析
作者	（美）卡劳（Karau,H.）,王道远
定价	59.0元
出版社	人民邮电出版社
ISBN	9787115403094
出版日期	2015-09-01
字数	343000
页码
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

本书由 Spark 开发者及核心成员共同打造，讲解了网络大数据时代应运而生的、能高效迅捷地分析处理数据的工具——Spark，它带领读者快速掌握用 Spark 收集、计算、简化和保存海量数据的方法，学会交互、迭代和增量式分析，解决分区、数据本地化和自定义序列化等问题。

作者简介

Holden Karau是Databricks的软件开发工程师，活跃于开源社区。她还著有《Spark快速数据处理》。 Andy Konwinski是Databricks联合创始人，Apache Spark项目技术专家，还是Apache Mesos项目的联合发起人。 Patrick Wendell是Databricks联合创始人，也是Apache Spark项目技术专家。他还负责维护Spark核心引擎的几个子系统。 Matei Zaharia是Databricks的CTO，同时也是Apache Spark项目发起人以及Apache基金会副主席。

目录

编辑推荐

Spark开发者出品！ 《Spark快速大数据分析》是一本为Spark初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于Spark的用法，它对Spark的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。 本书介绍了开源集群计算系统Apache Spark，它可以加速数据分析的实现和运行。利用Spark，你可以用Python、Java以及Scala的简易API来快速操控大规模数据集。 本书由Spark开发者编写，可以让数据科学家和工程师即刻上手。你能学到如何使用简短的代码实现复杂的并行作业，还能了解从简单的批处理作业到流处理以及机器学习等应用。

文摘

序言

海量数据时代的探索与实践：深入解析Spark大数据处理的底层逻辑与应用 在这个信息爆炸、数据呈几何级数增长的时代，如何从海量数据中挖掘价值，实现高效、精准的洞察，已经成为企业和研究机构面临的重大挑战。传统的数据处理方式在面对TB甚至PB级别的数据时，显得力不从心。而Apache Spark，作为新一代的大数据处理引擎，以其革命性的内存计算能力和灵活的API，迅速成为行业翘楚，引领着大数据分析的新潮流。 本书并非仅仅聚焦于Spark的浅层操作，而是致力于为读者构建一个全面、深入的Spark大数据处理知识体系。我们将从大数据处理的本质出发，探讨其面临的挑战，并阐述Spark为何能够应运而生，成为解决这些挑战的关键技术。随后，我们将层层剥离，深入Spark的内部架构，揭示其分布式计算的精妙设计，以及内存计算的强大优势如何显著提升处理效率。 第一部分：大数据处理的挑战与Spark的崛起 我们将首先审视大数据时代所带来的严峻挑战： 数据规模的指数级增长： 传统的关系型数据库和单机处理工具在处理海量数据时，面临性能瓶颈，难以满足实时性要求。 数据多样性与复杂性： 半结构化、非结构化数据（如日志、社交媒体、图像、视频）的激增，对数据处理的灵活性提出了更高要求。 数据处理的时效性： 越来越多的业务场景需要近乎实时的分析结果，以支持快速决策和动态调整。 处理成本与资源效率： 海量数据的存储和计算需要巨大的资源投入，如何优化资源利用率，降低处理成本，至关重要。 在此基础上，我们将详细介绍Apache Spark的诞生背景和核心设计理念。Spark并非凭空出现，而是吸取了Hadoop MapReduce的经验教训，在多个方面进行了颠覆式创新： 内存计算的革命： Spark将中间计算结果保存在内存中，避免了MapReduce繁琐的磁盘I/O操作，实现了数倍甚至数十倍的性能提升，尤其适合迭代式算法和交互式查询。 统一的计算引擎： Spark提供了一个统一的计算模型，支持批处理、流处理、机器学习、图计算等多种应用场景，无需在不同的技术栈之间频繁切换。 灵活的API： Spark提供了Scala、Java、Python、R等多种语言的API，降低了开发门槛，方便不同背景的开发者使用。 强大的生态系统： Spark与Hadoop HDFS、Hive、HBase等生态系统无缝集成，能够充分利用现有的大数据基础设施。 第二部分：Spark核心架构与工作原理深度解析 要真正掌握Spark，理解其内部运作机制至关重要。本部分将带领读者深入Spark的核心架构： Spark的驱动（Driver）与执行器（Executor）： 详细阐述Driver程序如何协调整个Spark应用程序的运行，以及Executor如何在集群中的各个节点上执行任务。 RDDs（Resilient Distributed Datasets）的奥秘： RDD是Spark最核心的数据抽象。我们将深入剖析RDD的定义、创建方式，以及其“弹性”、“分布式”和“数据集”的特性。重点讲解RDD的转换（Transformations）和行动（Actions）操作，理解它们如何构建数据处理的逻辑图。 DAG（Directed Acyclic Graph）调度器： Spark如何将用户编写的代码转换为有向无环图（DAG），并由DAG调度器进行优化和调度，从而实现高效的计算。我们将分析Stage和Task的划分，以及Shuffle过程的原理。 内存管理与缓存策略： Spark如何有效地利用内存进行数据存储和计算，以及`cache()`和`persist()`等持久化策略在优化性能中的作用。 容错机制： Spark如何通过Lineage（血缘关系）实现RDD的容错，即使节点故障，也能通过重新计算恢复丢失的数据。 第三部分：Spark SQL与DataFrame/Dataset：结构化数据处理的利器 随着大数据应用场景的不断拓展，对结构化和半结构化数据的处理能力要求越来越高。Spark SQL应运而生，它提供了强大的工具来处理这些数据： DataFrame的引入与优势： 介绍DataFrame相比RDD在处理结构化数据上的优势，例如优化的内存管理、谓词下推、列裁剪等。 DataFrame的API与操作： 详细讲解DataFrame的创建、Schema的定义，以及各种常用的DataFrame API，如`select()`、`filter()`、`groupBy()`、`agg()`、`join()`等。 Dataset的出现与融合： 介绍Dataset作为DataFrame的升级版，如何结合RDD的类型安全和DataFrame的优化特性，提供更强大的编程模型。 Spark SQL的查询引擎： 深入理解Spark SQL如何解析SQL查询语句，并将其转换为DataFrame/Dataset操作，利用Catalyst优化器进行查询优化，最终生成高效的执行计划。 与Hive的集成： 演示Spark SQL如何无缝集成Hive，读取和写入Hive表，充分利用现有的数据仓库。 第四部分：Spark Streaming与Structured Streaming：实时数据处理的革新 在实时性需求日益增长的今天，Spark Streaming和Structured Streaming为处理连续不断流入的数据提供了强大的解决方案： Spark Streaming：离散流处理的基石： 讲解Spark Streaming如何将实时数据流切分成微批次（Micro-batches），然后使用Spark Core进行处理。重点介绍DStream（Discretized Stream）的概念，以及其转换和行动操作。 Structured Streaming：统一的流批处理模型： 介绍Structured Streaming作为Spark 2.0之后推出的新一代流处理引擎，如何将流处理看作是不断更新的表的查询，实现流批一体的编程模型。 实时数据源与接收器： 讲解如何连接Kafka、Kinesis、TCP Socket等常见的实时数据源，并将处理结果输出到文件系统、数据库或消息队列。 状态管理与容错： 深入分析Structured Streaming如何进行状态管理，以支持窗口操作、聚合等复杂场景，并保证数据的Exactly-once语义。 实际应用场景： 通过实例展示Spark Streaming和Structured Streaming在实时日志分析、欺诈检测、实时推荐等场景下的应用。 第五部分：Spark MLlib：大规模机器学习实践 大数据不仅仅是数据的堆积，更是从中提炼洞察和预测能力。Spark MLlib为在大规模数据集上构建和部署机器学习模型提供了强大的支持： MLlib的核心概念： 介绍MLlib的Pipeline API，如何将多个ML算法和预处理步骤串联起来，简化机器学习工作流。 数据预处理与特征工程： 讲解MLlib提供的各种数据转换器（Transformers）和特征提取器（Extractors），如标准化、归一化、独热编码、TF-IDF等。 常用机器学习算法： 详细介绍MLlib支持的各种监督学习和无监督学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升树、K-means聚类、PCA降维等。 模型评估与调优： 讲解如何使用MLlib提供的评估器（Evaluators）来度量模型性能，以及如何进行超参数调优（Hyperparameter Tuning）以获得最佳模型。 模型持久化与部署： 演示如何保存训练好的模型，并在生产环境中进行预测。 第六部分：Spark集群部署与性能优化 为了在大规模集群上高效运行Spark应用程序，掌握集群部署和性能优化技巧至关重要： Spark的部署模式： 详细介绍Standalone模式、YARN模式、Mesos模式和Kubernetes模式的特点、配置和部署步骤。 集群资源管理： 理解Spark与资源管理器（如YARN ResourceManager）的交互，以及如何配置和管理集群资源。 性能调优策略： 数据倾斜的诊断与处理： 这是Spark性能调优中最常见也最棘手的问题之一，我们将深入分析其成因，并提供多种解决方案，如局部聚合、重分区、自定义Shuffle等。 内存与磁盘I/O优化： 讲解如何通过调整Spark配置参数（如`spark.executor.memory`、`spark.memory.fraction`、`spark.shuffle.file.buffer`等）来优化内存利用率和减少磁盘I/O。 并行度与分区： 分析`spark.default.parallelism`、`spark.sql.shuffle.partitions`等参数对并行度的影响，以及如何合理设置分区数量。 Shuffle优化： 讲解Shuffle的开销，以及如何通过优化Shuffle Map阶段和Shuffle Reduce阶段来提升性能。 代码优化： 强调编写高效Spark代码的重要性，如避免使用`collect()`、优化UDF（User-Defined Functions）等。 序列化机制： 探讨Kryo序列化相比Java序列化的优势，以及如何配置和使用Kryo。 监控与诊断： 介绍Spark UI和集群监控工具（如Ganglia, Prometheus）的使用，帮助用户定位和解决问题。 第七部分：Spark与其他大数据技术的集成与实践 在实际的大数据项目中，Spark很少孤立存在，而是需要与其他技术协同工作： Spark与Hadoop生态系统： 详细讲解Spark与HDFS、Hive、HBase、ZooKeeper等组件的集成方式和最佳实践。 Spark与Kafka集成： 重点阐述Spark Streaming/Structured Streaming与Kafka的集成，构建可靠的实时数据管道。 Spark与NoSQL数据库集成： 介绍Spark如何读写Cassandra、MongoDB等NoSQL数据库。 Spark与其他数据仓库集成： 讨论Spark与Amazon Redshift、Google BigQuery等云数据仓库的集成。 实际项目案例分析： 通过分析一些典型的Spark大数据应用案例，如实时推荐系统、日志分析平台、ETL流程等，将理论知识与实际应用相结合，加深读者理解。 本书力求全面、深入地讲解Spark大数据处理的方方面面，从基础概念到高级应用，从理论原理到实践技巧。我们相信，通过系统学习本书内容，读者将能够掌握Spark这一强大的大数据处理工具，自信地应对海量数据带来的挑战，并在各自的领域创造更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

“Spark快速大数据分析”和“Spark大数据处理技术”这两个词组对我来说，就像是开启了一扇通往高效数据处理的大门。我希望这本书能真正地“快速”起来，不让我花费大量时间在枯燥的配置和入门上，而是能尽快地让我感受到Spark的强大之处。我期待它能系统地介绍Spark的核心组件，比如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX，并详细讲解它们各自的功能和应用场景。我特别关注Spark的弹性分布式数据集（RDD）和DataFrame/Dataset的API，希望书中能提供丰富的代码示例，展示如何利用它们进行高效的数据转换和计算。我希望书中能深入讲解Spark的内存计算机制，以及如何利用Spark的缓存（cache/persist）功能来优化迭代式计算和交互式查询的性能。此外，我也非常希望书中能包含一些关于Spark集群的部署、配置和调优的指导，比如如何选择合适的部署模式（Standalone、YARN、Mesos、Kubernetes），如何监控Spark作业的运行状态，以及如何针对常见的性能瓶颈进行优化。如果书中还能提供一些关于Spark与其他大数据组件（如Hadoop HDFS、Hive、Kafka等）的集成方案，那就更加完善了。我期待这本书能让我迅速掌握Spark这一强大的工具，解决我在大数据处理过程中遇到的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一直对数据库设计这个领域充满好奇，总觉得它像是构建一座巨大信息大厦的地基，虽然不显眼，但至关重要。我希望这本书能从最基础的概念讲起，比如关系型数据库的设计范式、ER模型的使用，到更高级的主题，如索引的优化、查询语句的性能调优、以及分布式数据库的架构和原理。我特别希望它能包含一些关于如何设计出高效、可扩展、易于维护的数据库结构的指导。例如，在面对海量数据时，如何进行分库分表，如何选择合适的分片键；在处理高并发读写请求时，如何设计缓存策略和读写分离方案。我对于NoSQL数据库也挺感兴趣的，比如MongoDB、Cassandra等，希望书中能对它们的适用场景、优缺点以及基本操作进行介绍，让我能够根据不同的业务需求选择最适合的数据库类型。当然，如果书中能提供一些实际项目中的数据库设计案例，并附带一些设计过程中遇到的挑战和解决方案，那就更完美了。毕竟，理论知识固然重要，但解决实际问题的能力才是衡量一本书价值的关键。我期待这本书能像一位经验丰富的建筑师，为我勾勒出数据库设计的蓝图，让我能更加自信地构建起自己的信息系统。

评分☆☆☆☆☆

我对“计算机教材”这个词总有一种特别的亲近感，仿佛回到了当年埋头苦读的青葱岁月。我希望这本书能拥有一份严谨的学术态度，但又不失通俗易懂的讲解风格。我特别想了解一些计算机科学的基础理论，比如算法的时间复杂度和空间复杂度分析、数据结构（链表、栈、队列、树、图等）的设计与应用、操作系统的工作原理（进程管理、内存管理、文件系统等），以及计算机网络（TCP/IP协议栈、HTTP协议等）的基础知识。我希望书中能用清晰的图示和代码示例来解释这些抽象的概念，让我能够理解它们是如何在底层支撑起我们日常使用的各种软件和服务的。如果它能涵盖一些关于编译原理、数据库原理（就像之前提到的），甚至是一些关于软件工程的实践方法，比如版本控制（Git）、敏捷开发等，那就更让我感到惊喜了。我喜欢那种能够让我“知其然，更知其所以然”的书籍，它能帮助我构建起扎实的计算机科学知识体系，为我未来的学习和工作打下坚实的基础。我期望这本书能像一位博学的老师，循循善诱，引导我一步步探索计算机世界的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书我拿到手的时候，确实被它那个厚实感给震住了，感觉内容一定非常扎实。我之前在工作中就接触过一些大数据相关的项目，也零星地看过一些资料，但总觉得缺乏系统性的指导，尤其是在处理海量数据时，经常会遇到性能瓶颈和一些难以理解的底层原理。我对这本书的期望很高，希望它能像一本武林秘籍一样，把我从大数据处理的“新手村”直接带到“宗师殿堂”。我特别关注书中对于Spark架构的深入剖析，比如它的内存计算机制、DAG调度器的工作流程，以及Shuffle过程的优化策略。我希望书中能用生动形象的比喻或者图示来解释这些复杂的概念，让我能够融会贯通，而不是死记硬背。同时，我也期待它能提供一些实战案例，最好是能结合一些常见的大数据应用场景，例如实时推荐系统、日志分析或者用户行为分析等，这样我就可以将书中的知识直接应用到实际工作中，解决我目前遇到的实际问题。我甚至希望它能触及一些调优的细节，比如如何根据不同的数据规模和计算任务选择最合适的Spark配置参数，如何在多节点集群环境下进行性能监控和故障排查。如果书中能包含这些内容，那绝对是我近期最满意的一笔技术投资了。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据分析充满热情的人，我一直在寻找一本能够真正提升我分析能力的书。我希望这本书能不仅仅停留在数据清洗和可视化的层面，而是能深入探讨一些高级的数据分析技术和统计学方法。比如，我特别想学习如何运用机器学习算法来挖掘数据中的隐藏模式，预测未来的趋势，或者进行用户画像分析。书中能否介绍一些常用的机器学习库（比如Python的Scikit-learn）的使用方法，以及各种算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-Means等）的原理、适用场景和调优技巧？我希望它能提供一些实际数据集的分析案例，从数据预处理、特征工程，到模型选择、训练、评估，再到结果解释和业务洞察，能够一步步地带领我完成一个完整的分析流程。我甚至期待它能涵盖一些关于A/B测试、时间序列分析、或者图数据分析等更专业的领域。如果书中还能提供一些关于如何选择合适的分析工具、如何进行数据故事讲述的建议，那就更锦上添花了。我希望这本书能成为我手中的一把利剑，帮助我在数据的海洋中披荆斩棘，发现有价值的洞察。