【包邮】 Spark编程基础（Scala版） 【正版九新】
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作者林子雨
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115488169
出版时间2018-08
装帧其他
开本16开
定价49.8元
货号9787115488169
上书时间2024-12-11
商品详情
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作者简介
林子雨，厦门大学计算机科学系教师。2013年度和2017年度厦门大学教学类奖教金获得者。中国计算机学会数据库专业委员会委员，中国计算机学会信息系统专业委员会委员，厦门大学数据库实验室负责人，数据中国“百校工程”教育部专家组成员。靠前高校“数字教师”的提出者和建设者，编著出版了靠前高校系统介绍大数据知识的专业教材《大数据技术原理与应用》，成为靠前众多高校开课教材，同时建设了靠前高校大数据课程公共服务平台，为教师教学和学生学习大数据课程免费提供多方面、一站式服务，平台每年访问量超过100万次，成为靠前高校大数据教学知名品牌。
目录
第1章 大数据技术概述
1.1 大数据的概念与关键技术
1.1.1 大数据的概念
1.1.2 大数据关键技术
1.2 代表性大数据技术
1.2.1 Hadoop
1.2.2 Spark
1.2.3 Flink
1.2.4 Beam
1.3 编程语言的选择
1.4 在线资源
1.5 本章小结
1.6 习题
实验1 Linux系统的安装和常用命令
一、实验目的
二、实验平台
三、实验内容和要求
四、实验报告
第2章 Scala语言基础
2.1 Scala语言概述
2.1.1 计算机的缘起
2.1.2 编程范式
2.1.3 Scala简介
2.1.4 Scala的安装
2.1.5 HelloWorld
2.2 Scala基础知识
2.2.1 基本数据类型和变量
2.2.2 输入/输出
2.2.3 控制结构
2.2.4 数据结构
2.3 面向对象编程基础
2.3.1 类
2.3.2 对象
2.3.3 继承
2.3.4 参数化类型
2.3.5 特质
2.3.6 模式匹配
2.3.7 包
2.4 函数式编程基础
2.4.1 函数的定义与使用
2.4.2 高阶函数
2.4.3 闭包
2.4.4 偏应用函数和Curry化
2.4.5 针对容器的操作
2.4.6 函数式编程实例
2.5 本章小结
2.6 习题
实验2 Scala编程初级实践
一、实验目的
二、实验平台
三、实验内容和要求
四、实验报告
第3章 Spark的设计与运行原理
3.1 概述
3.2 Spark生态系统
3.3 Spark运行架构
3.3.1 基本概念
3.3.2 架构设计
3.3.3 Spark运行基本流程
3.3.4 RDD的设计与运行原理
3.4 Spark的部署方式
3.5 本章小结
3.6 习题
第4章 Spark环境搭建和使用方法
4.1 安装Spark
4.1.1 基础环境
4.1.2 下载安装文件
4.1.3 配置相关文件
4.1.4 Spark和Hadoop的交互
4.2 在spark-shell中运行代码
4.2.1 spark-shell命令
4.2.2 启动spark-shell
4.3 开发Spark独立应用程序
4.3.1 安装编译打包工具
4.3.2 编写Spark应用程序代码
4.3.3 编译打包
4.3.4 通过spark-submit运行程序
4.4 Spark集群环境搭建
4.4.1 集群概况
4.4.2 搭建Hadoop集群
4.4.3 在集群中安装Spark
4.4.4 配置环境变量
4.4.5 Spark的配置
4.4.6 启动Spark集群
4.4.7 关闭Spark集群
4.5 在集群上运行Spark应用程序
4.5.1 启动Spark集群
4.5.2 采用独立集群管理器
4.5.3 采用Hadoop YARN管理器
4.6 本章小结
4.7 习题
实验3 Spark和Hadoop的安装
一、实验目的
二、实验平台
三、实验内容和要求
四、实验报告
第5章 RDD编程
5.1 RDD编程基础
5.1.1 RDD创建
5.1.2 RDD操作
5.1.3 持久化
5.1.4 分区
5.1.5 一个综合实例
5.2 键值对RDD
5.2.1 键值对RDD的创建
5.2.2 常用的键值对转换操作
5.2.3 一个综合实例
5.3 数据读写
5.3.1 文件数据读写
5.3.2 读写HBase数据
5.4 综合实例
5.4.1 求TOP值
5.4.2 文件排序
5.4.3 二次排序
5.5 本章小结
实验4 RDD编程初级实践
一、实验目的
二、实验平台
三、实验内容和要求
四、实验报告
第6章 Spark SQL
6.1 Spark SQL简介
6.1.1 从Shark说起
6.1.2 Spark SQL架构
6.1.3 为什么推出Spark SQL
6.2 DataFrame概述
6.3 DataFrame的创建
6.4 DataFrame的保存
6.5 DataFrame的常用操作
6.6 从RDD转换得到DataFrame
6.6.1 利用反射机制推断RDD模式
6.6.2 使用编程方式定义RDD模式
6.7 使用Spark SQL读写数据库
6.7.1 通过JDBC连接数据库
6.7.2 连接Hive读写数据
6.8 本章小结
6.9 习题
实验5 Spark SQL编程初级实践
一、实验目的
二、实验平台
三、实验内容和要求
四、实验报告
第7章 Spark Streaming
7.1 流计算概述
7.1.1 静态数据和流数据
7.1.2 批量计算和实时计算
7.1.3 流计算概念
7.1.4 流计算框架
7.1.5 流计算处理流程
7.2 Spark Streaming
7.2.1 Spark Streaming设计
7.2.2 Spark Streaming与Storm的对比
7.2.3 从“Hadoop+Storm”架构转向Spark架构
7.3 DStream操作概述
7.3.1 Spark Streaming工作机制
7.3.2 编写Spark Streaming程序的基本步骤
7.3.3 创建StreamingContext对象
7.4 基本输入源
7.4.1 文件流
7.4.2 套接字流
7.4.3 RDD队列流
7.5 高级数据源
7.5.1 Kafka简介
7.5.2 Kafka准备工作
7.5.3 Spark准备工作
7.5.4 编写Spark Streaming程序使用Kafka数据源
7.6 转换操作
7.6.1 DStream无状态转换操作
7
内容摘要
林子雨、赖永炫、陶继平编著的《Spark编程基础(Scala版)/大数据创新人才培养系列》以Scala作为开发Spark应用程序的编程语言，系统地介绍了Spark编程的基础知识。全书共8章，内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、SparkSQL、SparkStreaming和SparkMLlib。
本书每章都安排了入门级的编程实践操作，以便使读者能更好地学习和更牢固地掌握Spark编程方法。本书配套官网免费提供了全套的在线教学资源，包括讲义PPT、习题、源代码、软件、数据集、授课视频、上机实验指南等。
本书可以作为高等院校计算机、软件工程、数据科学与大数据技术等专业的进阶级大数据课程教材，用于指导Spark编程实践，也可供相关技术人员参考。
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