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Spark海量数据处理:技术详解与平台实战
范东来
在数字经济时代,数据是重要的资源要素;同时,新的数据又在源源不断地产生,企业面临的一个基本问题就是如何管理和利用这些数据,这对传统的数据处理方法与分析框架提出了新的诉求和挑战,也是全球业界与学界为关心的问题。为了满足大数据时代对信息的快速处理的需求,一个分布式的开源计算框架Apache Spark应运而生。经过十年的发展,Spark已经成为目前大数据处理的标杆,在整个业界得到了广泛的使用。对大数据工程师来说,用Spark构建数据管道无疑是很好的选择,而对数据科学家来说,Spark也是高效的数据探索工具。 本书基于Spark发行版2.4.4写作而成,包含大量的实例与一个完整项目,技术理论与实战相结合,层次分明,循序渐进。本书不仅介绍了如何开发Spark应用的基础内容,包括Spark架构、Spark编程、SparkSQL、Spark调优等,还探讨了Structured Streaming、Spark机器学习、Spark图挖掘、Spark深度学习、Alluxio系统等高级主题,同时完整实现了一个企业背景调查系统,借鉴了数据湖与Lambda架构的思想,涵盖了批处理、流处理应用开发,并加入了一些开源组件来满足业务需求。学习该系统可以使读者从实战中巩固所学,并将技术理论与应用实战融会贯通。 本书适合准备学习Spark的开发人员和数据分析师,以及准备将Spark应用到实际项目中的开发人员和管理人员阅读,也适合计算机相关专业的高年级本科生和研究生学习和参考,对于具有一定的Spark使用经验并想进一步提升的数据科学从业者也是很好的参考资料。
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