【正版】Spark快速數據處理 係統講解Spark的數據處理工具及使用方法 為快速編寫高效 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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Spark是一個開源的通用並行分布式計算框架，由加州大學伯剋利分校的AMP實驗室開發，支持內存計算、多迭代批量處理、即席查詢、流處理和圖計算等多種範式。Spark內存計算框架適閤各種迭代算法和交互式數據分析，能夠提升大數據處理的實時性和準確性，現已逐漸獲得很多企業的支持，如、百度、網易、英特爾等公司。

本書係統講解Spark的使用方法，包括如何在多種機器上安裝Spark，如何配置一個Spark集群，如何在交互模式下運行個Spark作業，如何在Spark集群上構建一個生産級的脫機/獨立作業，如何與Spark集群建立連接和使用SparkContext，如何創建和保存RDD（彈性分布式數據集），如何用Spark分布式處理數據，如何設置Shark，將Hive查詢集成到你的Spark作業中來，如何測試Spark作業，以及如何提升Spark任務的性能。

譯者序
作者簡介
前言
第1章 安裝Spark以及構建Spark集群
1.1 單機運行Spark
1.2 在EC2上運行Spark
1.3 在ElasticMapReduce上部署Spark
1.4 用Chef(opscode)部署Spark
1.5 在Mesos上部署Spark
1.6 在Yarn上部署Spark
1.7 通過SSH部署集群
1.8 鏈接和參考
1.9 小結
第2章 Sparkshell的使用
2.1 加載一個簡單的text文件
2.2 用Sparkshell運行邏輯迴歸
2.3 交互式地從S3加載數據
2.4 小結
第3章 構建並運行Spark應用
3.1 用sbt構建Spark作業
3.2 用Maven構建Spark作業
3.3 用其他工具構建Spark作業
3.4 小結
第4章 創建SparkContext
4.1 Scala
4.2 Java
4.3 Java和Scala共享的API
4.4 Python
4.5 鏈接和參考
4.6 小結
第5章 加載與保存數據
5.1 RDD
5.2 加載數據到RDD中
5.3 保存數據
5.4 連接和參考
5.5 小結
第6章 操作RDD
6.1 用Scala和Java操作RDD
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