具体描述
【编辑推荐】
从实用角度系统讲解Spark的数据处理工具及使用方法
手把手教你充分利用Spark提供的各种功能，快速编写高效分布式程序
【内容简介】
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、英特尔等各大公司等。
本书系统讲解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。
作者简介
【作者简介】
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、亚马逊、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。
目录信息
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 / 4
1.2 在EC2上运行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
· · · · · · (收起)
读后感
饶了我吧，最近太背了，买了这么多垃圾书。 本来以为国外的书，内容会好一些 买来才发现，就是一本骗钱使用手册 薄薄的几页纸，还没doc全。 这样的东西也可以出书。。 实在太无聊了，正在纠结要不要退货呢。
饶了我吧，最近太背了，买了这么多垃圾书。 本来以为国外的书，内容会好一些 买来才发现，就是一本骗钱使用手册 薄薄的几页纸，还没doc全。 这样的东西也可以出书。。 实在太无聊了，正在纠结要不要退货呢。
饶了我吧，最近太背了，买了这么多垃圾书。 本来以为国外的书，内容会好一些 买来才发现，就是一本骗钱使用手册 薄薄的几页纸，还没doc全。 这样的东西也可以出书。。 实在太无聊了，正在纠结要不要退货呢。
饶了我吧，最近太背了，买了这么多垃圾书。 本来以为国外的书，内容会好一些 买来才发现，就是一本骗钱使用手册 薄薄的几页纸，还没doc全。 这样的东西也可以出书。。 实在太无聊了，正在纠结要不要退货呢。
饶了我吧，最近太背了，买了这么多垃圾书。 本来以为国外的书，内容会好一些 买来才发现，就是一本骗钱使用手册 薄薄的几页纸，还没doc全。 这样的东西也可以出书。。 实在太无聊了，正在纠结要不要退货呢。
用户评价
这本书的结构设计非常注重知识的内化和迭代吸收。它没有采用那种一次性灌输所有知识点的“大部头”写法，而是采用了模块化、可组合的知识单元。每个单元都围绕一个核心的性能挑战展开，然后用最简洁的语言和最核心的API来解决它。我发现自己可以很容易地带着某个特定的问题，翻到相应章节，立刻找到解决方案并理解其背后的逻辑，而不会被不相关的知识点干扰。例如，在讲解自定义序列化和反序列化器时，作者清晰地指出了使用JDK原生序列化带来的版本兼容性风险，并提供了高效的替代方案。这体现了作者对系统稳定性和长期维护成本的深刻考量。这本书更像是一套高效的技能加速器，它剔除了所有不必要的概念炒作，直击那些真正决定系统性能和稳定性的“痛点”和“关键决策点”。如果你追求的是那种能迅速提升生产力、让你在团队中成为“性能优化专家”的能力，那么这本书所提供的知识密度和实用价值，绝对物超所值。
这本书的叙事节奏和行文风格，让我感觉不像是在阅读一本技术专著，而更像是在一个经验丰富的资深架构师的午后咖啡时间里，听他娓娓道来那些踩过的坑和积累下的黄金法则。它没有采用那种教科书式的、层层递进的结构，而是更侧重于“问题导向”。比如，当它讨论到SQL性能优化时，并不是简单地罗列优化器提示，而是先抛出一个实际的查询慢到无法接受的场景，然后从底层数据结构的角度去剖析为什么会慢，最后才提出解决方案。这种由果溯因的讲解方式，极大地增强了读者的逻辑思维能力。书中对于状态管理和流批一体架构的讨论尤其深刻，它没有停留在简单的Window函数操作上，而是深入到了时间窗口的语义学差异以及如何保证在不同计算模型下数据一致性的复杂权衡。我特别喜欢作者在关键概念处插入的“架构师笔记”栏目，那些是纯粹的经验总结，是书本无法完全量化的部分，比如什么时候应该果断放弃通用框架而选择定制化处理。这本书的价值在于，它不仅教你如何“做”，更教你如何“思考”和“选择”，这对于初入大数据领域的人来说，无疑是最好的引路灯。
这本书简直是为那些渴望在数据洪流中找到捷径的工程师和数据分析师量身打造的。我花了整整一个周末沉浸其中，那种“茅塞顿开”的感觉是难以言喻的。它没有冗长枯燥的理论铺垫，直接切入实战，第一章就开始带你搭建环境，配置集群，那种动手操作的即时反馈感，比看再多的PPT都要来得实在。作者对于如何利用分布式计算的特性来优化ETL流程有着独到的见解，特别是书中关于内存管理和数据倾斜处理的那几个高级技巧，直接帮我解决了项目上线前遇到的瓶颈问题。我过去处理TB级别的数据集时，总是苦于Job调度不稳定和资源浪费，读完这部分后，我尝试用书里提到的广播变量和聚合优化策略重构了我的管道，运行时间缩短了近40%，内存占用也控制在了合理的范围内。更让我欣赏的是，作者在讲解每一个API函数时，都会配上一个小型但贴合实际的案例，让你清楚地知道这个函数在真实场景中应该如何选择和调用，避免了那种“知道函数名却不知道怎么用的”尴尬局面。这本书的排版和代码示例的清晰度也值得称赞，即便是深夜阅读，眼睛也不会感到疲劳。对于想要快速将理论知识转化为生产力的人来说，这本书绝对是案头必备的“实战手册”。
坦白说，我之前看过好几本市面上号称“快速入门”的同类书籍，但它们往往在新特性出现后很快就跟不上节奏，或者对底层原理的解释浅尝辄止。然而，这本让我感到惊喜的是，它对数据处理的底层机制的把握非常到位，同时又紧跟最新的生态发展。例如，它对数据存储格式的底层设计，如列式存储、压缩算法（Snappy, Zstandard）如何影响I/O性能的解释，细致到令人发指。它不仅仅是告诉你“用Parquet”，而是解释了为什么Parquet在这种场景下优于ORC，以及如何通过自定义Schema来最大化压缩比。在涉及到容错机制时，作者没有回避那些复杂的Shuffle恢复过程和CheckPointing的实现细节，反而用非常精妙的类比和流程图，把原本晦涩难懂的分布式恢复过程描绘得清晰可见。这让我在设计高可用数据管道时，心中更有底气，不再是盲目地依赖框架的默认设置。这本书的深度和广度完美地平衡了，既有足以应付面试的深度细节，又有足够贴合生产环境的广阔视野，真正体现了“快速”与“深入”的结合。
我必须承认，我带着一种近乎怀疑的心态打开这本书的，因为市面上的“快速”往往意味着“肤浅”。但这本书完全颠覆了我的认知。它最大的特点在于其极强的实践导向性，几乎每一章都会引导你通过一个真实世界的模拟场景来掌握核心技能。我特别欣赏作者在处理聚合计算时所展示的细腻之处。它不仅仅是教你如何使用`groupByKey`或`reduceByKey`，而是深入分析了为什么在特定数据分布下，前者会导致内存溢出（OOM），而后者通过局部预聚合能有效减轻网络负载。书中对数据分区策略的讨论，简直就是一本关于“如何与网络带宽和磁盘速度共舞”的艺术指南。作者巧妙地将数学上的集合操作原理，映射到了数据并行处理的物理实现上，使得那些复杂的分布式算法不再是黑箱。对于那些已经有一定编程基础，但苦于无法将并行化思维融入日常工作流中的开发者来说，这本书提供的不仅仅是代码片段，更是一种全新的、面向大规模数据处理的思维模式转型。
即使用谷歌翻译也不至于翻译的这么垃圾，比英文原文还要难懂，我就问这翻译，你自己有没有读一遍，你能读懂，我真的佩服你，不知道你学的是哪国的汉语
垃圾！
翻译太差，不如看doc
比较坑爹。。。
得有一定基础才行
