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小象学院，杨磊 著

图书标签:

• Spark
• 大数据
• 数据分析
• Scala
• Python
• 机器学习
• 数据处理
• 分布式计算
• 循序渐进
• 入门

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111563327

版次：1

商品编码：12063197

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 大数据技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：242

内容简介

　　这是一本引导读者深度学习Spark的技术指南。它由国内具实力的大数据在线教育机构小象学院组织撰写，旨在用合理的结构和精炼的内容让读者用短的时间掌握Spark技术的核心内容。第1章和第2章分别讲解了Spark的开发环境和编程模型；第3章分析了Spark的工作机制和原理；第4章则结合源代码分析了Spark的内核架构和实现原理；第5章讲解了Spark与YARN的结合应用；第6章介绍了Spark生态中其他模块的功能和使用；第7章总结了Spark性能调优方面的技巧和方法；第8章描述了Spark2.0发布后，其模块API的变化以及新增的功能特性。

目录

前　言
第1章　Spark架构与集群环境 1
1.1　Spark概述与架构 1
1.1.1　Spark概述 2
1.1.2　Spark生态 3
1.1.3　Spark架构 5
1.2　在Linux集群上部署Spark 8
1.2.1　安装OpenJDK 9
1.2.2　安装Scala 9
1.2.3　配置SSH免密码登录 10
1.2.4　Hadoop的安装配置 10
1.2.5　Spark的安装部署 13
1.2.6　Hadoop与Spark的集群复制 14
1.3　Spark 集群试运行 15
1.4　Intellij IDEA的安装与配置 17
1.4.1　Intellij的安装 17
1.4.2　Intellij的配置 17
1.5　Eclipse IDE的安装与配置 18
1.6　使用Spark Shell开发运行Spark程序 19
1.7　本章小结 20
第2章　Spark 编程模型 21
2.1　RDD弹性分布式数据集 21
2.1.1　RDD简介 22
2.1.2　深入理解RDD 22
2.1.3　RDD特性总结 24
2.2　Spark程序模型 25
2.3　Spark算子 26
2.3.1　算子简介 26
2.3.2　Value型Transmation算子 27
2.3.3　Key-Value型Transmation算子 32
2.3.4　Action算子 34
2.4　本章小结 37
第3章　Spark机制原理 38
3.1　Spark应用执行机制分析 38
3.1.1　Spark应用的基本概念 38
3.1.2　Spark应用执行机制概要 39
3.1.3　应用提交与执行 41
3.2　Spark调度机制 42
3.2.1　Application的调度 42
3.2.2　job的调度 43
3.2.3　stage（调度阶段）和TasksetManager的调度 46
3.2.4　task的调度 50
3.3　Spark存储与I/O 52
3.3.1　Spark存储系统概览 52
3.3.2　BlockManager中的通信 54
3.4　Spark通信机制 54
3.4.1　分布式通信方式 54
3.4.2　通信框架AKKA 56
3.4.3　Client、Master和Worker之间的通信 57
3.5　容错机制及依赖 65
3.5.1　Lineage（血统）机制 66
3.5.2　Checkpoint（检查点）机制 68
3.6　Shuffle机制 70
3.6.1　什么是Shuffle 70
3.6.2　Shuffle历史及细节 72
3.7　本章小结 78
第4章　深入Spark内核 79
4.1　Spark代码布局 79
4.1.1　Spark源码布局简介 79
4.1.2　Spark Core内模块概述 80
4.1.3　Spark Core外模块概述 80
4.2　Spark执行主线[RDD→Task]剖析 80
4.2.1　从RDD到DAGScheduler 81
4.2.2　从DAGScheduler到TaskScheduler 82
4.2.3　从TaskScheduler到Worker节点 88
4.3　Client、Master和Worker交互过程剖析 89
4.3.1　交互流程概览 89
4.3.2　交互过程调用 90
4.4　Shuffle触发 96
4.4.1　触发Shuffle Write 96
4.4.2　触发Shuffle Read 98
4.5　Spark存储策略 100
4.5.1　CacheManager职能 101
4.5.2　BlockManager职能 105
4.5.3　DiskStore与DiskBlock--Manager类 113
4.5.4　MemoryStore类 114
4.6　本章小结 117
第5章　Spark on YARN 118
5.1　YARN概述 118
5.2　Spark on YARN的部署模式 121
5.3　Spark on YARN的配置重点 125
5.3.1　YARN的自身内存配置 126
5.3.2　Spark on YARN的重要配置 127
5.4　本章小结 128
第6章　BDAS 生态主要模块 129
6.1　Spark SQL 129
6.1.1　Spark SQL概述 130
6.1.2　Spark SQL的架构分析 132
6.1.3　Spark SQL如何使用 135
6.2　Spark Streaming 140
6.2.1　Spark Streaming概述 140
6.2.2　Spark Streaming的架构分析 143
6.2.3　Spark Streaming编程模型 145
6.2.4　数据源Data Source 147
6.2.5　DStream操作 149
6.3　SparkR 154
6.3.1　R语言概述 154
6.3.2　SparkR简介 155
6.3.3　DataFrame创建 156
6.3.4　DataFrame操作 158
6.4　MLlib on Spark 162
6.4.1　机器学习概述 162
6.4.2　机器学习的研究方向与问题 164
6.4.3　机器学习的常见算法 167
6.4.4　MLlib概述 210
6.4.5　MLlib架构 212
6.4.6　MLlib使用实例——电影推荐 214
6.5　本章小结 220
第7章　Spark调优 221
7.1　参数配置 221
7.2　调优技巧 223
7.2.1　序列化优化 223
7.2.2　内存优化 224
7.2.3　数据本地化 228
7.2.4　其他优化考虑 229
7.3　实践中常见调优问题及思考 230
7.4　本章小结 231
第8章　Spark 2.0.0 232
8.1　功能变化 232
8.1.1　删除的功能 232
8.1.2　Spark中发生变化的行为 233
8.1.3　不再建议使用的功能 233
8.2　Core以及Spark SQL的改变 234
8.2.1　编程API 234
8.2.2　多说些关于SparkSession 234
8.2.3　SQL 236
8.3　MLlib 237
8.3.1　新功能 237
8.3.2　速度/扩展性 237
8.4　SparkR 238
8.5　Streaming 238
8.5.1　初识结构化Streaming 238
8.5.2　结构化Streaming编程模型 239
8.5.3　结果输出 240
8.6　依赖、打包 242
8.7　本章小结 242

前言/序言

　　Preface前　　言　　Spark诞生于美国加州大学伯克利分校AMP实验室。随着大数据技术在互联网、金融等领域的突破式进展，Spark在近些年得到更为广泛的应用。这是一个核心贡献者超过一半为华人的大数据平台开源项目，且正处于飞速发展、快速成熟的阶段。 　　为什么写这本书Spark已经成为大数据计算、分析领域新的热点和发展方向。相对于Hadoop传统的MapReduce计算模型，Spark提供更为高效的计算框架以及更为丰富的功能，因此在大数据生产应用领域中不断攻城略地，势如破竹。 　　与企业不断涌现的对大数据技术的需求相比，大数据人才还存在很大缺口，对大数据技术充满期许的新人正在源源不断地加入这个领域。在小象学院的教学实践过程中，我们发现，一本能完整系统地介绍Spark各模块原理并兼顾使用实战的书，对于初入大数据领域的技术人员至关重要。于是，我们根据日常积累的经验，著成本书。 　　Spark作为一个高速发展的开源项目，最近也发布了全新的Spark 2.0版本。对于Spark 2.0版本的新特性，我们也专门给予描述，以期将最前沿的Spark技术奉献给读者。 　　本书面向的读者Spark初学者Spark应用开发人员Spark运维人员大数据技术爱好者如何阅读本书本书共分8章： 　　第1章介绍了Spark大数据处理框架的基本概念、主要组成部分、基本架构，以及Spark集群环境搭建和Spark开发环境的构建方法。 　　第2章引入Spark编程中的核心——RDD弹性分布式数据集，以典型的编程范例，讲解基于RDD的算子操作。 　　第3章主要讲述了Spark的工作机制与原理，剖析了Spark的提交和执行时的具体机制，重点强调了Spark程序的宏观执行过程。此外，更深入地剖析了Spark的存储及IO、通信机制、容错机制和Shuffle机制。 　　第4章对Spark的代码布局做了宏观介绍，并对Spark的执行主线进行详细剖析，从代码层面详细讲述RDD是如何落地到Worker上执行的。同时，本章从另一个角度分析了Client、Master与Worker之间的交互过程，深入讲述了Spark的两个重要功能点及Spark Shuffle与Spark存储机制。 　　第5章介绍了YARN的基本原理及基于YARN的Spark程序提交，并结合从程序提交到落地执行的过程，详细介绍了各个阶段的资源管理和调度职能。在本章的后半部分，主要从资源配置的角度对YARN及基于YARN的Spark做了较为详细的介绍。 　　第6章一一讲解了BDAS中的主要模块。由Spark SQL开始，介绍了Spark SQL及其编程模型和DataFrame。接着深入讲解Spark生态中用于流式计算的模块Spark Streaming。之后，讲解了Spark R的基本概念及操作。 最后针对机器学习的流行趋势，重点介绍了Spark MLlib的架构及编程应用，以及机器学习的基本概念和基本算法。 　　第7章首先详细叙述了Spark调优的几个重要方面，接着给出了工业实践中常见的一些问题，以及解决问题的常用策略，最后启发读者在此基础上进一步思考和探索。 　　第8章描述了Spark 2.0.0发布之后，Spark Core、Spark SQL、MLlib、Spark Streaming、Spark R等模块API的变化以及新增的功能特性等。对于变化较大的Spark SQL，书中用实际的代码样例更详细地说明和讲解了SparkSession、结构化Streaming等新特性。 　　对于Spark的初学者或希望从零开始详细了解Spark技术的读者，请从第1章开始通读全书；对于有一定Spark基础的研究者，可从第4章开始阅读；如果只想了解Spark最基本的原理，阅读第1～3章即可。 　　资源和勘误本书大量资源来源于小象学院专家团队在大数据项目开发以及Spark教学课程中的经验积累。本书内容的撰写也参考了大量官方文档（http://spark.apache.org/）。 　　由于Spark技术正在飞速发展，加之笔者水平有限，书中难免存在谬误，也可能存在若干技术细节描述不详尽之处，恳请读者批评指正。欢迎大家关注微信服务号“小象学院”，把您的意见或者建议反馈给我们。 　　致谢首先应该感谢Apache Spark的开源贡献者们，Spark是当今大数据领域伟大的开源项目之一，没有这一开源项目，便没有本书。 　　本书以小象学院git项目方式管理。感谢姜冰钰、陈超、冼茂源等每一位内容贡献者，感谢他们花费大量时间，将自己对Spark的理解加上在实际工作、学习过程中的体会，融汇成丰富的内容。 　　感谢本书的审阅者樊明璐、杨福川、李艺，他们对本书的内容和结构提供了非常宝贵的意见。

《数据处理新纪元：从基础到实战的精选指南》 在这个数据爆炸的时代，如何高效、智能地处理海量信息，已经成为各行各业面临的严峻挑战。从金融风控到精准营销，从科学研究到物联网应用，每一个领域都离不开强大的数据分析和处理能力。而当面对TB乃至PB级别的数据时，传统的单机处理方式已显得捉襟见肘，亟然需要一种能够分布式、并行化处理大规模数据集的技术。正是基于这样的需求，分布式计算框架应运而生，为我们打开了数据处理的新纪元。 本书并非一本孤立的技术手册，而是一份旨在引领读者深入理解分布式计算核心理念，掌握现代数据处理工具实践能力的精选指南。我们不追求对某个特定框架的流水账式介绍，而是致力于揭示其背后的设计哲学、技术演进以及解决实际问题的通用方法论。通过对一系列关键概念和技术的剖析，我们将帮助您构建一个坚实的知识体系，从而能够灵活地适应未来技术的变革。 一、理解分布式计算的基石：从并行到分布式 在深入探讨具体的工具之前，我们首先需要建立起对分布式计算的宏观认知。本书将从最基础的并行计算概念讲起，阐释为何需要将计算任务分解并同时执行，以及如何通过并行化来提升计算效率。我们将探讨任务分解、负载均衡、同步与通信等并行计算的核心要素。 随后，我们将自然地过渡到分布式计算的范畴。理解分布式计算的精髓在于，它将计算任务分布到多台相互连接的计算机上执行，并协同完成一个整体目标。本书将详细介绍分布式系统的基本架构，包括主从模型、对等模型等，并深入探讨分布式环境下所面临的挑战，例如： 数据一致性： 在多副本数据环境中，如何保证所有副本的数据是同步且一致的，避免因数据不一致导致的错误判断。我们将介绍各种一致性模型，如强一致性、最终一致性等，以及实现它们的技术手段，例如分布式锁、共识算法等。 容错性： 分布式系统中的任何一个节点都有可能发生故障，如何设计系统使其在部分节点失效时仍能正常运行，甚至在故障发生时自动恢复，是构建高可用系统的关键。我们将探讨故障检测、故障恢复、副本冗余等容错机制。 可伸缩性： 随着数据量的增长和计算需求的提升，系统需要能够方便地增加计算节点以扩展处理能力。本书将分析线性扩展、横向扩展等可伸缩性设计原则，以及如何通过增减节点来动态调整系统容量。 网络通信： 在分布式环境中，节点之间频繁进行通信以交换数据和协调任务。本书将讨论高效的网络通信协议、序列化/反序列化技术，以及如何优化网络延迟和吞吐量。 任务调度： 如何将海量数据和计算任务合理地分配到各个计算节点上，并进行有效的调度和管理，是分布式系统性能的关键。我们将探讨各种调度策略，例如基于资源的调度、基于优先级的调度等。 通过对这些基础概念的深入理解，您将能够跳出对某个特定框架的依赖，而是从更本质的层面去理解数据处理的逻辑。 二、数据存储与管理：分布式文件系统与数据库的原理 大规模数据处理离不开高效的数据存储和管理。本书将深入探讨分布式文件系统的设计原理，包括其分层存储、数据冗余、副本管理、命名空间等关键特性。我们将分析常见的分布式文件系统，例如HDFS（Hadoop Distributed File System）的设计思想，理解其如何将海量文件分割成块，并分布存储在集群中的多台机器上，以实现高吞吐量和容错性。 同时，我们也将触及分布式数据库的范畴，探讨其与传统关系型数据库在架构和设计上的显著差异。理解分布式事务、数据分区（Sharding）、复制（Replication）等概念，以及它们如何共同支撑起海量数据的读写和查询。我们将简要介绍不同类型的分布式数据库，例如NoSQL数据库（如键值存储、文档数据库、列族数据库）和分布式关系型数据库，以及它们各自适用的场景。 三、分布式计算框架的核心思想：数据流与内存计算 现代分布式计算框架的核心在于其高效的数据处理能力，这主要体现在两个方面：数据流处理和内存计算。 数据流处理： 我们将深入解析数据流处理模型。数据流模型将计算视为一系列相互连接的处理器（Operator）通过数据流（Data Stream）进行通信和协作。数据在这些处理器之间流动，经过一系列转换（Transformation）和计算，最终产生结果。本书将详细介绍数据流中的基本操作，例如Map、Filter、Reduce、Join等，以及它们如何组合以实现复杂的计算逻辑。我们将探讨流处理的实时性要求，以及如何处理事件驱动的数据。 内存计算： 传统的磁盘I/O是分布式计算的瓶颈之一。内存计算技术通过将数据加载到内存中进行计算，显著地提高了处理速度。本书将阐释内存计算的优势，并介绍如何在分布式环境中实现内存计算，例如通过在集群中分配内存资源，以及如何管理和优化内存使用，以避免内存溢出等问题。我们将探讨数据持久化与缓存的权衡，以及如何根据应用场景选择合适的内存存储策略。 四、理解分布式计算的常用模式与算法 除了核心框架本身，理解一些通用的分布式计算模式和算法对于解决实际问题至关重要。我们将介绍几种经典的分布式计算模式，例如： MapReduce模型： 虽然MapReduce已逐渐被更现代的框架所取代，但其背后的思想仍然具有重要的指导意义。我们将剖析MapReduce的设计理念，理解其Map阶段如何并行处理数据，以及Reduce阶段如何聚合中间结果。 图计算： 针对大规模图数据的分析，例如社交网络分析、知识图谱构建等，我们将介绍图计算的基本概念和常用算法，例如PageRank、最短路径算法等，以及在分布式环境下如何高效地执行这些算法。 机器学习算法的分布式实现： 随着数据规模的扩大，单机上的机器学习模型训练变得不可行。本书将探讨常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、K-means聚类、决策树等，如何在分布式环境中进行并行训练。我们将介绍参数服务器（Parameter Server）模型和All-Reduce等分布式机器学习训练范式。 五、实践中的挑战与优化策略 理论知识的学习固然重要，但将其应用于实际场景中，往往会遇到各种挑战。本书将结合实际经验，分享一些在分布式数据处理过程中常见的挑战以及相应的优化策略： 性能调优： 如何识别性能瓶颈，例如CPU、内存、网络、磁盘I/O等，并采取相应的优化措施。我们将讨论并行度调优、数据分区策略、缓存策略、Shuffle优化等技术。 资源管理： 在一个大型集群环境中，如何有效地分配和管理计算资源，以确保各个任务能够获得所需的资源，并最大化集群的整体利用率。我们将简要介绍资源调度器（如YARN）的作用。 数据倾斜： 在分布式计算中，数据倾斜（Data Skew）是一个普遍存在的问题，它会导致部分节点负载过重，从而严重影响整体性能。本书将深入分析数据倾斜产生的原因，并提供多种解决策略，例如局部聚合、采样、动态调整分区等。 错误处理与监控： 在大规模分布式系统中，及时发现和处理错误至关重要。我们将讨论如何建立有效的监控机制，以及如何进行日志分析和故障排查。 六、面向未来的展望：下一代数据处理技术 技术的发展日新月异，分布式计算领域也在不断演进。本书的最后一章将对未来的数据处理技术进行展望，包括流式处理与批处理的融合（Lambda架构、Kappa架构）、实时数据分析的最新进展、AI与大数据结合的趋势，以及serverless计算等新兴技术如何重塑数据处理的未来。 本书的目标读者 本书适合以下人群阅读： 希望理解分布式计算原理的开发者和工程师： 即使您不直接使用某个具体的框架，本书也将为您打下坚实的理论基础。 正在或计划处理大规模数据集的数据科学家和分析师： 掌握分布式数据处理工具将极大地提升您的工作效率和分析能力。 对大数据技术充满好奇的IT从业者： 本书将带您走进大数据处理的世界，理解其核心技术和应用前景。 希望提升技术广度和深度的学生和研究人员： 本书将为您提供一个全面而深入的分布式计算学习路径。 通过阅读本书，您将不仅仅是学会操作某个工具，更能培养出独立思考和解决复杂数据问题的能力。我们相信，掌握了这些核心的分布式计算理念和方法，您将能够游刃有余地驾驭海量数据，开启属于您自己的数据处理新纪元。

评分☆☆☆☆☆

最近刚啃完《循序渐进学Spark》，说实话，这本书给我带来的冲击比我预期的还要大。我之前尝试过一些Spark的学习资料，但总感觉它们要么过于 superficial，要么就直接丢一堆代码，缺乏系统性的理论支撑。而这本书，顾名思义，真的做到了“循序渐进”。它不是上来就讲怎么写代码，而是先花大量篇幅去剖析Spark的演进历程，它为什么会出现，解决了什么问题。然后，它会非常细致地讲解Spark Core的各个组件，比如Master/Worker架构，Executor的工作原理，以及Driver和Executor之间的通信机制。我尤其喜欢作者在讲解Shuffle时，用了好几个形象的比喻，让我这个对分布式通信不太敏感的人也能理解其中的复杂性。而且，它还会对比Spark 1.x 和 Spark 2.x 在架构和API上的主要区别，以及RDD、DataFrame、Dataset之间的演变关系，这对于理解Spark的最新发展趋势非常有帮助。在实战方面，这本书也提供了丰富的代码示例，并且这些示例都紧密围绕着前面讲解的理论知识，而不是为了写而写。通过这些例子，我不仅学会了如何使用Spark来处理大规模数据，更重要的是，我开始思考如何根据不同的场景来选择最合适的Spark组件和策略。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在拿到《循序渐进学Spark》之前，我有点担心它会不会是一本“又厚又难读”的书。我接触过一些技术书籍，写得过于晦涩，让人读起来如坠云里雾里。但这本书完全颠覆了我的看法。作者的文笔非常流畅，讲解深入浅出，很多复杂的技术概念，经过他的一番阐述，立刻变得清晰明了。我特别欣赏书中对于Spark Streaming（以及后来的Structured Streaming）的讲解，它没有停留在API的层面，而是深入到微批处理的原理，解释了窗口操作、状态管理以及如何处理事件时间。这对于构建实时数据处理系统至关重要。书中关于Checkpointing和Fault Tolerance的讨论也做得非常到位，让我对Spark在生产环境中的健壮性有了更深的认识。另外，本书对于Spark MLlib的覆盖也相当全面，从基本的分类、回归算法，到更高级的协同过滤和聚类，都有详尽的介绍和代码实现。作者还非常注重算法的原理讲解，而非仅仅停留在API的调用上，这对于想要深入理解机器学习模型的人来说，非常有价值。总而言之，这本书是一本非常扎实的学习材料，它能够帮助读者建立起对Spark生态系统全面而深入的理解，无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对新技术充满好奇的研究生，在导师的推荐下，我开始接触《循序渐进学Spark》。一开始，我被书中扎实的理论基础所吸引。作者并没有急于求成，而是从分布式计算的基本概念讲起，包括CAP理论、一致性哈希等，为后续Spark的学习打下了坚实的基础。然后，他系统地讲解了Spark的架构，从Driver Program到Cluster Manager，再到Executor，每个组件的职责和交互都讲解得非常清楚。我印象特别深刻的是，书中关于Spark的部署模式（Standalone, YARN, Mesos, Kubernetes）的对比分析，以及不同模式下的优缺点，这为我理解Spark在不同环境下的应用场景提供了清晰的指导。在数据处理方面，书中对于RDD的各种转换操作和行动操作的详细讲解，以及如何利用它们来构建复杂的数据流水线，让我受益匪浅。此外，书中对于Spark的调度器，特别是DAGScheduler和TaskScheduler的内部工作原理的剖析，也让我对Spark如何高效地执行任务有了更深刻的理解。这本书的深度和广度都让我惊叹，它不仅教会了我如何使用Spark，更重要的是，它教会了我如何思考和设计大规模数据处理的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在数据仓库和ETL领域工作的技术人员，对于大数据处理工具的更新换代总是保持高度关注。《循序渐进学Spark》这本书，可以说是我近期阅读过的最令人印象深刻的一本。它最吸引我的地方在于，作者并没有回避Spark内部的复杂性，而是通过非常巧妙的方式将其一一呈现。例如，在讲解Spark的内存管理和垃圾回收机制时，作者不仅仅是提及，而是详细分析了JVM的内存模型，以及Spark如何利用Tungsten项目来优化内存使用和避免不必要的GC开销，这对于理解Spark在内存密集型任务中的性能表现至关重要。书中的内容组织也很有条理，从Spark的基础设施，到数据抽象，再到高级应用，逻辑链条清晰，能够引导读者一步步深入。我尤其对书中关于Spark GraphX的讲解感到满意，它不仅介绍了图计算的基本概念，如Vertex, Edge, Property, Message，还深入探讨了Pregel模型，以及如何利用Spark GraphX来处理社交网络分析、推荐系统等复杂的图计算场景。这本书让我对Spark的认识不再停留在“分布式计算框架”这个层面，而是上升到了“能够解决各种复杂数据问题的强大平台”这个认知高度。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的从业者，我一直在寻找一本能够系统性地、深入浅出地讲解Spark的书籍。市面上关于Spark的书籍汗牛充栋，但真正能够从根本上帮助我理解其核心原理，并能将理论知识转化为实际应用的书籍却不多。在阅读了《循序渐进学Spark》之后，我深感惊喜。这本书并非仅仅罗列API的用法，而是从Spark的架构设计入手，层层剥茧，将分布式计算的复杂性一一化解。作者在讲解RDD（弹性分布式数据集）时，并没有止步于其基本概念，而是深入探讨了RDD的 lineage、transformation 和 action 的工作机制，并辅以生动的图示，让我对数据在Spark中的流动有了全新的认识。尤其是关于Stage和Task的划分，以及Spark如何通过DAG调度器优化执行计划，这些内容对于理解Spark的性能瓶颈和调优方向至关重要。书中对于Spark SQL的讲解也同样精彩，它不仅介绍了DataFrame和Dataset的API，更重要的是阐述了Catalyst优化器的工作原理，包括AST（抽象语法树）、Tungsten优化以及Code Generation，让我明白SQL查询是如何被高效执行的。这本书的深度和广度都给我留下了深刻的印象，我从中获得的不仅仅是技术知识，更是对分布式计算思维方式的重塑。

评分☆☆☆☆☆

好。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

物流很给力，好好学习

评分☆☆☆☆☆

循序渐进学Spark

评分☆☆☆☆☆

半路出身的机器学习，加油吧！！

评分☆☆☆☆☆

文档这东西，建议还是看原版

评分☆☆☆☆☆

很好的书，希望读完能大有收获

评分☆☆☆☆☆

没有手动实质的内容，整页整页的，代码，代码宽度也很大，感觉就是凑字数！什么人都能出书，唉！

评分☆☆☆☆☆

不错啊，很好，送货快，书很好看呢

评分☆☆☆☆☆

spark时代,高薪必备