spark快速数据处理-带书签目录pdf高清电子免费版

spark快速数据处理2014年4月由机械工业出版社出版发行，是一本spark方面的实用手册。Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持内存计算、多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种范式。Spark内存计算框架适合各种迭代算法和交互式数据分析，能够提升大数据处理的实时性和准确性，现已逐渐获得很多企业的支持，如阿里巴巴、百度、网易、英特尔等公司。小编推荐的这本Spark快速数据处理系统讲解Spark的使用方法，包括如何在多种机器上安装Spark，如何配置一个Spark集群，如何在交互模式下运行第一个Spark作业，如何在Spark集群上构建一个生产级的脱机/独立作业，如何与Spark集群建立连接和使用SparkContext，如何创建和保存RDD（弹性分布式数据集），如何用Spark分布式处理数据，如何设置Shark，将Hive查询集成到你的Spark作业中来，如何测试Spark作业，以及如何提升Spark任务的性能。

作者介绍：

Holden.Karau，资深软件开发工程师，现就职于Databricks公司，之前曾就职于谷歌、微软和Foursquare等著名公司。他对开源情有独钟，参与了许多开源项目，如Linux内核无线驱动、Android程序监控、搜索引擎等，对存储系统、推荐系统、搜索分类等都有深入研究。
译者简介，余璜，阿里巴巴核心系统研发工程师，OceanBase核心开发人员，对分布式系统理论和工程实践有深刻理解，专注于分布式系统设计、大规模数据处理，乐于分享，在CSDN上分享了大量技术文章。
张磊，Spark爱好者，曾参与分布式OLAP数据库系统核心开发，热衷于大数据处理、分布式计算。

spark快速数据处理目录：

译者序
作者简介
前言
第1章　安装Spark以及构建Spark集群 / 1
1.1　单机运行Spark / 41.2　在EC2上运行Spark / 51.3　在ElasticMapReduce上部署Spark / 111.4　用Chef(opscode)部署Spark / 121.5　在Mesos上部署Spark / 14
1.6　在Yarn上部署Spark / 15
1.7　通过SSH部署集群 / 16
1.8　链接和参考 / 21
1.9　小结 / 21
第2章　Spark shell的使用 / 23
2.1　加载一个简单的text文件 / 24
2.2　用Spark shell运行逻辑回归 / 26
2.3　交互式地从S3加载数据 / 28
2.4　小结 / 30
第3章　构建并运行Spark应用 / 31
3.1　用sbt构建Spark作业 / 32
3.2　用Maven构建Spark作业 / 36
3.3　用其他工具构建Spark作业 / 39
3.4　小结 / 39
第4章　创建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　链接和参考 / 45
4.6　小结 / 46
第5章　加载与保存数据 / 47
5.1　RDD / 48
5.2　加载数据到RDD中 / 49
5.3　保存数据 / 54
5.4　连接和参考 / 55
5.5　小结 / 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　链接和参考 / 83
6.4　小结 / 84
第7章　Shark-Hive和Spark的综合运用 / 85
7.1　为什么用Hive/Shark / 86
7.2　安装Shark / 86
7.3　运行Shark / 88
7.4　加载数据 / 88
7.5　在Spark程序中运行HiveQL查询 / 89
7.6　链接和参考 / 92
7.7　小结 / 93
第8章　测试 / 95
8.1　用Java和Scala测试 / 96
8.2　用Python测试 / 103
8.3　链接和参考 / 104
8.4　小结 / 105
第9章　技巧和窍门 / 107
9.1　日志位置 / 108
9.2　并发限制 / 108
9.3　内存使用与垃圾回收 / 109
9.4　序列化 / 110
9.5　IDE集成环境 / 111
9.6　Spark与其他语言 / 112
9.7　安全提示 / 113
9.8　邮件列表 / 113
9.9　链接和参考 / 113
9.10　小结 / 114

前言/序言：

......
第1章
安装Spark以及构建
Spark集群
1.1　单机运行Spark
1.2　在EC2上运行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　通过SSH部署集群
1.8　链接和参考
1.9　小结
本章将详细介绍搭建Spark的常用方法。Spark的单机版便于测试，同时本章也会提到通过SSH用Spark的内置部署脚本搭建Spark集群，使用Mesos、Yarn或者Chef来部署Spark。对于Spark在云环境中的部署，本章将介绍在EC2（基本环境和EC2MR）上的部署。如果你的机器或者集群中已经部署了Spark，可以跳过本章直接开始使用Spark编程。
不管如何部署Spark，首先得从获得Spark的一个版本，截止到写本书时，Spark的最新版本为0.7版。对于熟悉github的程序员，则可以从git://github.com/mesos/spark.git直接复制Spark项目。Spark提供基本源码压缩包，同时也提供已经编译好的压缩包。为了和Hadoop分布式文件系统(HDFS)交互，需要在编译源码前设定相应的集群中所使用的Hadoop版本。对于0.7版本的Spark，已经编译好的压缩包依赖的是1.0.4版本的Hadoop。如果想更深入地学习Spark，推荐自编译基本源码，因为这样可以灵活地选择HDFS的版本，如果想对Spark源码有所贡献，比如提交补丁，自己编译源码是必须的。你需要安装合适版本的Scala和与之对应的JDK版本。对于Spark的0.7.1版本，需要Scala 2.9.2或者更高的Scala 2.9版本（如2.9.3版）。在写本书时，Linux发行版Ubuntu的LTS版本已经有Scala2.9.1版，除此之外，最近的稳定版本已经有2.9.2版。Fedora18已经有2.9.2版。软件包的更新信息可以查看到。Scala官网上的最新版在。选择Spark支持的Scala版本十分重要，Spark对Scala的版本很敏感。
……

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