Spark大数据分析
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作者(美)穆罕默德·古勒(Mohammed Guller) 著;赵斌,马景,陈冠诚 译
出版社机械工业出版社
ISBN9787111565611
出版时间2017-05
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数249页
定价69元
货号SC:9787111565611
上书时间2024-06-26
商品详情
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-
作者简介:
穆罕默德·古勒，Glassbeam的首席架构师，主要负责不错分析和预测分析产品的开发。他是大数据和Spark专家，经常受邀在与大数据相关的会议上发表演讲。他对于新产品构建、大数据分析和机器学习充满热情。
精彩内容:
前 言 Preface本书是大数据和Spark方面的一本简明易懂的手册。它将助你学习如何用Spark来完成很多大数据分析任务。它覆盖了高效利用Spark所需要知道的一切内容。 购买本书的好处之一就是：帮你高效学习Spark，节省你大量时间。本书所覆盖的主题在互联网上都可以找到，网上有很多关于Spark的博客、PPT和视频。事实上，Spark的资料浩如烟海，你可能需要在网络上不同地方花费数月来阅读关于Spark的点滴和碎片知识。本书提供了一个更好的选择：内容组织精妙，并以易懂的形式表现出来。 本书的内容和材料的组织基于我在不同的大数据相关会议上所组织的Spark研讨会。与会者对于内容和流程方面的积极反馈激励我写了这本书。 书和研讨会的区别之一在于后者具有交互性。然而，组织过几次Spark研讨会后，我了解到了人们普遍存在的问题，我把这些内容也收录在本书中。如果阅读本书时有问题，我鼓励你们通过LinkedIn或Twitter联系我。任何问题都可以问，不存在什么“愚蠢的问题”。 本书没有覆盖Spark的每一个细节，而是包含了高效使用Spark所需要知道的重要主题。我的目标是帮你建立起坚实的基础。一旦基础牢固，就可以轻松学习一项新技术的所有细节。另外，我希望保持本书尽可能简单。如果读完本书后发现Spark看起来也挺简单的，那我的目的也就达到了。 本书中的任何主题都不要求有先验知识。本书会一步步介绍关键概念，每一节建立在前一节的基础上。同样，每一章都是下一章的基石。如果当下不需要，你可以略过后
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内容简介:
本书是关于大数据和Spark的一个简明手册。它将助你学习如何用Spark来完成很多大数据分析任务，其中覆盖了高效利用Spark所需要知道的重要主题：如何使用SparkShell进行交互式数据分析、如何编写Spark应用、如何在Spark中对大规模数据进行交互分析、如何使用SparkStreaming处理高速数据流、如何使用Spark进行机器学习、如何使用Spark进行图处理、如何使用集群管理员部署Spark、如何监控Spark应用等。本书还对其他配合Spark一起使用的大数据技术进行了介绍，包括HDFS、Avro、Parquet、Kafka、Cassandra、HBase、Mesos等。本书也对机器学习和图的概念进行了介绍。
目录:
译者序
前言
致谢
第1章大数据技术一览1
1.1Hadoop2
1.1.1HDFS3
1.1.2MapReduce5
1.1.3Hive5
1.2数据序列化6
1.2.1Avro6
1.2.2Thrift6
1.2.3ProtocolBuffers7
1.2.4SequenceFile7
1.3列存储7
1.3.1RCFile8
1.3.2ORC8
1.3.3Parquet9
1.4消息系统9
1.4.1Kafka10
1.4.2ZeroMQ11
1.5NoSQL12
1.5.1Cassandra13
1.5.2HBase13
1.6分布式SQL查询引擎14
1.6.1Impala14
1.6.2Presto14
1.6.3ApacheDrill15
1.7总结15
第2章Scala编程16
2.1函数式编程16
2.1.1函数17
2.1.2不可变数据结构18
2.1.3一切皆表达式19
2.2Scala基础19
2.2.1起步20
2.2.2基础类型20
2.2.3变量21
2.2.4函数21
2.2.5类24
2.2.6单例24
2.2.7样本类25
2.2.8模式匹配25
2.2.9操作符26
2.2.10特质26
2.2.11元组27
2.2.12Option类型27
2.2.13集合28
2.3一个单独的Scala应用程序32
2.4总结32
第3章SparkCore33
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