Spark大数据处理
￥ 7 1.2折 ￥ 59 九五品
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河北廊坊
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作者高彦杰 著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111483861
出版时间2016-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数255页
定价59元
上书时间2024-07-13
商品详情
- 品相描述：九五品
- 商品描述
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基本信息
书名:Spark大数据处理
定价：59.00元
作者:高彦杰 著
出版社：机械工业出版社
出版日期：2016-07-19
ISBN：9787111483861
字数：
页码：255
版次：1
装帧：平装
开本：16开
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《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》由机械工业出版社出版。
内容提要
这是一本依据技术版本，系统、全面、详细讲解Spark的著作，作者结合自己在微软和IBM的实践经验和对Spark源代码的研究撰写而成。首先从技术层面讲解了Spark的体系结构、工作机制、安装与部署、开发环境搭建、计算模型、Benchmark、BDAS等内容；然后从应用角度讲解了一些简单的、有代表性的案例；最后对Spark的性能优化进行了探讨。
目录
前言章 Spark简介 1.1 Spark是什么 1.2 Spark生态系统 1.3 Spark架构 1.4 Spark分布式架构与单机多核架构的异同 1.5 Spark的企业级应用 1.5.1 Spark在Amazon中的应用 1.5.2 Spark在Yahoo!的应用 1.5.3 Spark在西班牙电信的应用 1.5.4 Spark在淘宝的应用 1.6 本章小结第2章 Spark集群的安装与部署 2.1 Spark的安装与部署 2.1.1 在Linux集群上安装与配? 2.1.2 在Windows上安装与配? 2.2 Spark集群初试 2.3 本章小结第3章 Spark计算模型 3.1 Spark程序模型 3.2 弹性分布式数据集 3.2.1 RDD简介 3.2.2 RDD与分布式共享内存的异同 3.2.3 Spark的数据存储 3.3 Spark算子分类及功能 3.3.1 Value型Transformation算子 3.3.2 Key-Value型Transformation算子 3.3.3 Actions算子 3.4 本章小结第4章 Spark工作机制详解 4.1 Spark应用执行机制 4.1.1 Spark执行机制总览 4.1.2 Spark应用的概念 4.1.3 应用提交与执行方式 4.2 Spark调度与任务分配模块 4.2.1 Spark应用程序之间的调度 4.2.2 Spark应用程序内Job的调度 4.2.3 Stage和TaskSetManager调度方式 4.2.4 Task调度 4.3 Spark I/O机制 4.3.1 序列化 4.3.2 压缩 4.3.3 Spark块管理 4.4 Spark通信模块 4.4.1 通信框架 4.4.2 Client、Master和Worker间的通信 4.5 容错机制 4.5.1 Lineage机制 4.5.2 Checkpoint机制 4.6 Shuffle机制 4.7 本章小结第5章 Spark开发环境配置及流程 5.1 Spark应用开发环境配置 5.1.1 使用Intellij开发Spark程序 5.1.2 使用Eclipse开发Spark程序 5.1.3 使用SBT构建Spark程序 5.1.4 使用Spark Shell开发运行Spark程序 5.2 远程调试Spark程序 5.3 Spark编译 5.4 配置Spark源码阅读环境 5.5 本章小结第6章 Spark编程实战 6.1 Word 6.2 6.3 中位数 6.4 倒排索引 6.5 Cou 6.6 倾斜连接 6.7 股票趋势预测 6.8 本章小结第7章 Benchmark使用详解 7.1 Benchmark简介 7.1.1 Intel Hibench与Berkeley BigData 7.1.2 Hadoop Gr 7.1.3 Bigbench、BigDataBenchmark与T 7.1.4 其他Benc 7.2 Benchmark的组成 7.2.1 数据集 7.2.2 工作负载 7.2.3 度量指标 7.3 Benchmark的使用 7.3.1 使用Hi 7.3.2 使用T 7.3.3 使用BigData 7.4 本章小结第8章 BDAS简介 8.1 SQL on 8.1.1 使用Spark SQL的原因 8.1.2 Spark SQL架构分析 8.1.3 Shark简介 8.1.4 Hive on 8.1.5 未来展望 8.2 Spark Stre 8.2.1 Spark Streaming简介 8.2.2 Spark Streaming架构 8.2.3 Spark Streaming原理剖析 8.2.4 Spark Streaming调优 8.2.5 Spark Streaming 实例 8.3 G 8.3.1 GraphX简介 8.3.2 GraphX的使用 8.3.3 GraphX架构 8.3.4 运行实例 8.4 8.4.1 MLlib简介 8.4.2 MLlib的数据存储 8.4.3 数据转换为向量（向量空间模型VSM） 8.4.4 MLlib中的聚类和分类 8.4.5 算法应用实例 8.4.6 利用MLlib进行电影推荐 8.5 本章小结第9章 Spark性能调优 9.1 配置参数 9.2 调优技巧 9.2.1 调度与分区优化 9.2.2 内存存储优化 9.2.3 网络传输优化 9.2.4 序列化与压缩 9.2.5 其他优化方法 9.3 本章小结
作者介绍
高彦杰 毕业于中国人民大学，就职于IBM，精通Hadoop相关技术，较早接触并使用Spark，对Spark应用开发、Spark系统的运维和测试比较熟悉，深度阅读了Spark的源代码，了解Spark的运行机制，擅长Spark的查询优化。
序言
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【封面】
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