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《Spark快速大数据分析》PDF清晰版

发布时间:2021-04-11编辑:RainNight阅读(90)

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  · · · · · ·

目录
推荐序 xi
译者序 xiv
序 xvi
前言 xvii
第1章 Spark数据分析导论 1
1.1 Spark是什么 1
1.2 一个大一统的软件栈 2
1.2.1 Spark Core 2
1.2.2 Spark SQL 3
1.2.3 Spark Streaming 3
1.2.4 MLlib 3
1.2.5 GraphX 3
1.2.6 集群管理器 4
1.3 Spark的用户和用途 4
1.3.1 数据科学任务 4
1.3.2 数据处理应用 5
1.4 Spark简史 5
1.5 Spark的版本和发布 6
1.6 Spark的存储层次 6
第2章 Spark下载与入门 7
2.1 下载Spark 7
2.2 Spark中Python和Scala的shell 9
2.3 Spark 核心概念简介 12
2.4 独立应用 14
2.4.1 初始化SparkContext 15
2.4.2 构建独立应用 16
2.5 总结 19
第3章 RDD编程 21
3.1 RDD基础 21
3.2 创建RDD 23
3.3 RDD操作 24
3.3.1 转化操作 24
3.3.2 行动操作 26
3.3.3 惰性求值 27
3.4 向Spark传递函数 27
3.4.1 Python 27
3.4.2 Scala 28
3.4.3 Java 29
3.5 常见的转化操作和行动操作 30
3.5.1 基本RDD 30
3.5.2 在不同RDD类型间转换 37
3.6 持久化( 缓存) 39
3.7 总结 40
第4章 键值对操作 41
4.1 动机 41
4.2 创建Pair RDD 42
4.3 Pair RDD的转化操作 42
4.3.1 聚合操作 45
4.3.2 数据分组 49
4.3.3 连接 50
4.3.4 数据排序 51
4.4 Pair RDD的行动操作 52
4.5 数据分区(进阶) 52
4.5.1 获取RDD的分区方式 55
4.5.2 从分区中获益的操作 56
4.5.3 影响分区方式的操作 57
4.5.4 示例:PageRank 57
4.5.5 自定义分区方式 59
4.6 总结 61
第5章 数据读取与保存 63
5.1 动机 63
5.2 文件格式 64
5.2.1 文本文件 64
5.2.2 JSON 66
5.2.3 逗号分隔值与制表符分隔值 68
5.2.4 SequenceFile 71
5.2.5 对象文件 73
5.2.6 Hadoop输入输出格式 73
5.2.7 文件压缩 77
5.3 文件系统 78
5.3.1 本地/“常规”文件系统 78
5.3.2 Amazon S3 78
5.3.3 HDFS 79
5.4 Spark SQL中的结构化数据 79
5.4.1 Apache Hive 80
5.4.2 JSON 80
5.5 数据库 81
5.5.1 Java数据库连接 81
5.5.2 Cassandra 82
5.5.3 HBase 84
5.5.4 Elasticsearch 85
5.6 总结 86
第6章 Spark编程进阶 87
6.1 简介 87
6.2 累加器 88
6.2.1 累加器与容错性 90
6.2.2 自定义累加器 91
6.3 广播变量 91
6.4 基于分区进行操作 94
6.5 与外部程序间的管道 96
6.6 数值RDD 的操作 99
6.7 总结 100
第7章 在集群上运行Spark 101
7.1 简介 101
7.2 Spark运行时架构 101
7.2.1 驱动器节点 102
7.2.2 执行器节点 103
7.2.3 集群管理器 103
7.2.4 启动一个程序 104
7.2.5 小结 104
7.3 使用spark-submit 部署应用 105
7.4 打包代码与依赖 107
7.4.1 使用Maven构建的用Java编写的Spark应用 108
7.4.2 使用sbt构建的用Scala编写的Spark应用 109
7.4.3 依赖冲突 111
7.5 Spark应用内与应用间调度 111
7.6 集群管理器 112
7.6.1 独立集群管理器 112
7.6.2 Hadoop YARN 115
7.6.3 Apache Mesos 116
7.6.4 Amazon EC2 117
7.7 选择合适的集群管理器 120
7.8 总结 121
第8章 Spark调优与调试 123
8.1 使用SparkConf配置Spark 123
8.2 Spark执行的组成部分:作业、任务和步骤 127
8.3 查找信息 131
8.3.1 Spark网页用户界面 131
8.3.2 驱动器进程和执行器进程的日志 134
8.4 关键性能考量 135
8.4.1 并行度 135
8.4.2 序列化格式 136
8.4.3 内存管理 137
8.4.4 硬件供给 138
8.5 总结 139
第9章 Spark SQL 141
9.1 连接Spark SQL 142
9.2 在应用中使用Spark SQL 144
9.2.1 初始化Spark SQL 144
9.2.2 基本查询示例 145
9.2.3 SchemaRDD 146
9.2.4 缓存 148
9.3 读取和存储数据 149
9.3.1 Apache Hive 149
9.3.2 Parquet 150
9.3.3 JSON 150
9.3.4 基于RDD 152
9.4 JDBC/ODBC服务器 153
9.4.1 使用Beeline 155
9.4.2 长生命周期的表与查询 156
9.5 用户自定义函数 156
9.5.1 Spark SQL UDF 156
9.5.2 Hive UDF 157
9.6 Spark SQL性能 158
9.7 总结 159
第10章 Spark Streaming 161
10.1 一个简单的例子 162
10.2 架构与抽象 164
10.3 转化操作 167
10.3.1 无状态转化操作 167
10.3.2 有状态转化操作 169
10.4 输出操作 173
10.5 输入源 175
10.5.1 核心数据源 175
10.5.2 附加数据源 176
10.5.3 多数据源与集群规模 179
10.6 24/7不间断运行 180
10.6.1 检查点机制 180
10.6.2 驱动器程序容错 181
10.6.3 工作节点容错 182
10.6.4 接收器容错 182
10.6.5 处理保证 183
10.7 Streaming用户界面 183
10.8 性能考量 184
10.8.1 批次和窗口大小 184
10.8.2 并行度 184
10.8.3 垃圾回收和内存使用 185
10.9 总结 185
第11章 基于MLlib的机器学习 187
11.1 概述 187
11.2 系统要求 188
11.3 机器学习基础 189
11.4 数据类型 192
11.5 算法 194
11.5.1 特征提取 194
11.5.2 统计 196
11.5.3 分类与回归 197
11.5.4 聚类 202
11.5.5 协同过滤与推荐 203
11.5.6 降维 204
11.5.7 模型评估 206
11.6 一些提示与性能考量 206
11.6.1 准备特征 206
11.6.2 配置算法 207
11.6.3 缓存RDD以重复使用 207
11.6.4 识别稀疏程度 207
11.6.5 并行度 207
11.7 流水线API 208
11.8 总结 209
作者简介 210

封面介绍 210


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