Spark快速數(shù)據(jù)處理

定　價(jià)：￥29.00

作　者：	（美）Holden Karau 著，余璜，張磊譯
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	程序設(shè)計(jì) 計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)

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ISBN：	9787111463115	出版時(shí)間：	2014-04-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	66	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　Spark是一個(gè)開(kāi)源的通用并行分布式計(jì)算框架，由加州大學(xué)伯克利分校的AMP實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)，支持內(nèi)存計(jì)算、多迭代批量處理、即席查詢(xún)、流處理和圖計(jì)算等多種范式。Spark內(nèi)存計(jì)算框架適合各種迭代算法和交互式數(shù)據(jù)分析，能夠提升大數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，現(xiàn)已逐漸獲得很多企業(yè)的支持，如阿里巴巴、百度、網(wǎng)易、英特爾等公司?！禨park快速數(shù)據(jù)處理》系統(tǒng)講解Spark的使用方法，包括如何在多種機(jī)器上安裝Spark，如何配置一個(gè)Spark集群，如何在交互模式下運(yùn)行第一個(gè)Spark作業(yè)，如何在Spark集群上構(gòu)建一個(gè)生產(chǎn)級(jí)的脫機(jī)/獨(dú)立作業(yè)，如何與Spark集群建立連接和使用SparkContext，如何創(chuàng)建和保存RDD（彈性分布式數(shù)據(jù)集），如何用Spark分布式處理數(shù)據(jù)，如何設(shè)置Shark，將Hive查詢(xún)集成到你的Spark作業(yè)中來(lái)，如何測(cè)試Spark作業(yè)，以及如何提升Spark任務(wù)的性能。

作者簡(jiǎn)介

　　Holden Karau，資深軟件開(kāi)發(fā)工程師，現(xiàn)就職于Databricks公司，之前曾就職于谷歌、亞馬遜、微軟和Foursquare等著名公司。他對(duì)開(kāi)源情有獨(dú)鐘，參與了許多開(kāi)源項(xiàng)目，如Linux內(nèi)核無(wú)線(xiàn)驅(qū)動(dòng)、Android程序監(jiān)控、搜索引擎等，對(duì)存儲(chǔ)系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)、搜索分類(lèi)等都有深入研究。　譯者簡(jiǎn)介余璜，阿里巴巴核心系統(tǒng)研發(fā)工程師，OceanBase核心開(kāi)發(fā)人員，對(duì)分布式系統(tǒng)理論和工程實(shí)踐有深刻理解，專(zhuān)注于分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，樂(lè)于分享，在CSDN上分享了大量技術(shù)文章。張磊，Spark愛(ài)好者，曾參與分布式OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)核心開(kāi)發(fā)，熱衷于大數(shù)據(jù)處理、分布式計(jì)算。

圖書(shū)目錄

譯者序
作者簡(jiǎn)介
前言
第1章　安裝Spark以及構(gòu)建Spark集群 / 1
1.1　單機(jī)運(yùn)行Spark / 4
1.2　在EC2上運(yùn)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　通過(guò)SSH部署集群 / 16
1.8　鏈接和參考 / 21
1.9　小結(jié) / 21
第2章　Spark shell的使用 / 23
2.1　加載一個(gè)簡(jiǎn)單的text文件 / 24
2.2　用Spark shell運(yùn)行邏輯回歸 / 26
2.3　交互式地從S3加載數(shù)據(jù) / 28
2.4　小結(jié) / 30
第3章　構(gòu)建并運(yùn)行Spark應(yīng)用 / 31
3.1　用sbt構(gòu)建Spark作業(yè) / 32
3.2　用Maven構(gòu)建Spark作業(yè) / 36
3.3　用其他工具構(gòu)建Spark作業(yè) / 39
3.4　小結(jié) / 39
第4章　創(chuàng)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　鏈接和參考 / 45
4.6　小結(jié) / 46
第5章　加載與保存數(shù)據(jù) / 47
5.1　RDD / 48
5.2　加載數(shù)據(jù)到RDD中 / 49
5.3　保存數(shù)據(jù) / 54
5.4　連接和參考 / 55
5.5　小結(jié) / 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　鏈接和參考 / 83
6.4　小結(jié) / 84
第7章　Shark-Hive和Spark的綜合運(yùn)用 / 85
7.1　為什么用Hive/Shark / 86
7.2　安裝Shark / 86
7.3　運(yùn)行Shark / 88
7.4　加載數(shù)據(jù) / 88
7.5　在Spark程序中運(yùn)行HiveQL查詢(xún) / 89
7.6　鏈接和參考 / 92
7.7　小結(jié) / 93
第8章　測(cè)試 / 95
8.1　用Java和Scala測(cè)試 / 96
8.2　用Python測(cè)試 / 103
8.3　鏈接和參考 / 104
8.4　小結(jié) / 105
第9章　技巧和竅門(mén) / 107
9.1　日志位置 / 108
9.2　并發(fā)限制 / 108
9.3　內(nèi)存使用與垃圾回收 / 109
9.4　序列化 / 110
9.5　IDE集成環(huán)境 / 111
9.6　Spark與其他語(yǔ)言 / 112
9.7　安全提示 / 113
9.8　郵件列表 / 113
9.9　鏈接和參考 / 113
9.10　小結(jié) / 114