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| 书名： | Spark快速数据处理[图书]|3769837 |
| 图书定价： | 29元 |
| 图书作者： | （美）Holden Karau |
| 出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版日期： | 2014/4/18 0:00:00 |
| ISBN号： | 9787111463115 |
| 开本： | 16开 |
| 页数： | 114 |
| 版次： | 1-1 |
| 作者简介 |
| Holden Karau 资深软件开发工程师，现就职于Databricks公司，之前曾就职于谷歌、亚马逊、微软和Foursquare等著名公司。他对开源情有独钟，参与了许多开源项目，如Linux内核无线驱动、Android程序监控、搜索引擎等，对存储系统、推荐系统、搜索分类等都有深入研究。余璜 阿里巴巴核心系统研发工程师，OceanBase核心开发人员，对分布式系统理论和工程实践有深刻理解，专注于分布式系统设计、大规模数据处理，乐于分享，在CSDN上分享了大量技术文章。张磊 Spark爱好者，曾参与分布式OLAP数据库系统核心开发，热衷于大数据处理、分布式计算。 |
| 内容简介 |
| Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持内存计算、多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种范式。Spark内存计算框架适合各种迭代算法和交互式数据分析，能够提升大数据处理的实时性和准确性，现已逐渐获得很多企业的支持，如阿里巴巴、百度、网易、英特尔等公司。 《Spark快速数据处理》系统讲解Spark的使用方法，包括如何在多种机器上安装Spark，如何配置一个Spark集群，如何在交互模式下运行*个Spark作业，如何在Spark集群上构建一个生产级的脱机/独立作业，如何与Spark集群建立连接和使用SparkContext，如何创建和保存RDD（弹性分布式数据集），如何用Spark分布式处理数据，如何设置Shark，将Hive查询集成到你的Spark作业中来，如何测试Spark作业，以及如何提升Spark任务的性能。 |
| 目录 |
《Spark快速数据处理》 译者序 作者简介 前言 第1章 安装Spark以及构建Spark集群 / 1 1.1 单机运行Spark / 4 1.2 在EC2上运行Spark / 5 1.3 在ElasticMapReduce上部署Spark / 11 1.4 用Chef(opscode)部署Spark / 12 1.5 在Mesos上部署Spark / 14 1.6 在Yarn上部署Spark / 15 1.7 通过SSH部署集群 / 16 1.8 链接和参考 / 21 1.9 小结 / 21 第2章 Spark shell的使用 / 23 2.1 加载一个简单的text文件 / 24 2.2 用Spark shell运行逻辑回归 / 26 2.3 交互式地从S3加载数据 / 28 2.4 小结 / 30 第3章 构建并运行Spark应用 / 31 3.1 用sbt构建Spark作业 / 32 3.2 用Maven构建Spark作业 / 36 3.3 用其他工具构建Spark作业 / 39 3.4 小结 / 39 第4章 创建SparkContext / 41 4.1 Scala / 43 4.2 Java / 43 4.3 Java和Scala共享的API / 44 4.4 Python / 45 4.5 链接和参考 / 45 4.6 小结 / 46 第5章 加载与保存数据 / 47 5.1 RDD / 48 5.2 加载数据到RDD中 / 49 5.3 保存数据 / 54 5.4 连接和参考 / 55 5.5 小结 / 55 第6章 操作RDD / 57 6.1 用Scala和Java操作RDD / 58 6.2 用Python操作RDD / 79 6.3 链接和参考 / 83 6.4 小结 / 84 第7章 Shark-Hive和Spark的综合运用 / 85 7.1 为什么用Hive/Shark / 86 7.2 安装Shark / 86 7.3 运行Shark / 88 7.4 加载数据 / 88 7.5 在Spark程序中运行HiveQL查询 / 89 7.6 链接和参考 / 92 7.7 小结 / 93 第8章 测试 / 95 8.1 用Java和Scala测试 / 96 8.2 用Python测试 / 103 8.3 链接和参考 / 104 8.4 小结 / 105 第9章 技巧和窍门 / 107 9.1 日志位置 / 108 9.2 并发限制 / 108 9.3 内存使用与垃圾回收 / 109 9.4 序列化 / 110 9.5 IDE集成环境 / 111 9.6 Spark与其他语言 / 112 9.7 安全提示 / 113 9.8 邮件列表 / 113 9.9 链接和参考 / 113 9.10 小结 / 114 |
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