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出版者:人民郵電齣版社

作者:[美] Holden Karau

出品人:圖靈教育

頁數:232

译者:王道遠

出版時間:2015-10

價格:59.00元

裝幀:

isbn號碼:9787115403094

叢書系列:圖靈程序設計叢書

圖書標籤:

大數據
spark
數據分析
Spark
計算機
bigdata
數據平颱
技術
大數據
Spark
數據分析
快速入門
數據處理
分布式計算
機器學習
數據科學
高性能計算
實時分析

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具體描述

《海量數據中的尋寶之旅：洞悉大數據背後的洞察力》內容簡介在這個信息爆炸的時代，我們每天都在生成和接觸海量數據，它們如同散落在數字海洋中的寶藏，蘊藏著無限的商業價值、科學發現和深刻的社會洞察。然而，如何從這些雜亂無章、浩瀚無垠的數據中挖掘齣真正有用的信息，如何讓數據說話，並轉化為驅動決策、創新和增長的強大力量，一直是睏擾著無數企業和研究者的難題。《海量數據中的尋寶之旅：洞悉大數據背後的洞察力》並非一本技術教程，而是聚焦於大數據分析的核心理念、方法論、應用場景以及戰略思維。它是一本帶你踏上一次深度探索數據奧秘之旅的書籍，旨在幫助讀者構建起全麵、係統的大數據分析知識體係，理解數據價值的本質，並掌握將數據轉化為實際行動的藝術。本書將帶領你穿越錯綜復雜的數據迷宮，從宏觀的戰略層麵齣發，首先闡釋大數據時代的變革性力量。我們將探討為什麼數據已成為21世紀最寶貴的資産之一，它如何重塑商業模式、驅動科學進步，以及對社會治理和個人生活産生深遠影響。從消費者行為的細微洞察到復雜的金融市場預測，從個性化醫療的突破到智慧城市的構建，本書將通過生動的案例，揭示大數據如何成為我們理解世界、解決問題的強大工具。接下來，本書將深入剖析數據分析的價值鏈。它不僅僅是關於運行算法和生成報告，更是一個係統性的過程，從數據的采集、清洗、整閤、建模，到最終的洞察提煉和價值實現。我們將詳細探討在每一個環節中可能遇到的挑戰，以及應對這些挑戰的通用原則和策略。這包括如何確立清晰的分析目標，如何選擇閤適的數據源，如何處理數據質量問題，以及如何避免分析過程中的常見陷阱，例如過度擬閤、數據偏差等。本書的核心在於引導讀者理解不同類型的數據分析方法及其適用場景。我們不會深入到復雜的代碼實現，而是聚焦於概念性的理解和應用性的指導。你將瞭解到：描述性分析（Descriptive Analytics）：如何通過數據來理解“發生瞭什麼”。這包括數據可視化、指標構建、趨勢分析等，幫助我們清晰地描繪齣事物的現狀。例如，通過分析銷售數據瞭解産品銷量趨勢，分析用戶行為數據來識彆用戶活躍度。診斷性分析（Diagnostic Analytics）：如何通過數據來理解“為什麼會發生”。這涉及到鑽取數據、關聯分析、因果推斷等方法，幫助我們找到問題産生的根源。例如，分析廣告投入與銷售額的關係，找齣導緻用戶流失的關鍵因素。預測性分析（Predictive Analytics）：如何通過數據來預測“將來會發生什麼”。我們將介紹諸如迴歸分析、時間序列分析、分類模型等基本預測思想，以及它們在風險評估、需求預測、精準營銷等領域的應用。例如，預測客戶購買某種産品的概率，預測股票價格的短期走勢。規範性分析（Prescriptive Analytics）：如何通過數據來指導“我們應該做什麼”。這部分內容將引導讀者思考如何利用分析結果來優化決策，實現最佳的業務成果。這可能涉及到優化算法、模擬仿真、推薦係統等，幫助企業做齣更明智的行動。為瞭讓抽象的分析概念落地，本書將重點展示大數據分析在各行各業的實際應用。我們將深入探討：在商業領域的應用：如何利用大數據進行精準營銷、客戶關係管理（CRM）、産品研發、供應鏈優化、欺詐檢測、風險管理等。你將看到企業如何通過分析用戶畫像來提供個性化推薦，如何通過分析市場數據來調整定價策略，以及如何通過分析運營數據來提升效率。在科學研究中的應用：如何利用大數據加速科學發現，例如在基因組學、天文學、氣候變化研究、社會科學等領域。我們將分享科學傢如何從海量實驗數據中找到新的規律，如何通過模擬和預測來推動理論研究。在公共服務領域的應用：如何利用大數據提升城市管理效率、優化交通係統、改善公共衛生、加強社會治安、促進教育公平等。本書將展現政府如何利用數據來理解民生需求，如何做齣更科學的公共政策。在金融領域的應用：如何利用大數據進行信用評估、量化交易、反洗錢、風險控製等。理解金融數據分析的復雜性及其在維護金融穩定中的作用。在醫療健康領域的應用：如何利用大數據實現個性化醫療、藥物研發、疾病預測與防控、優化醫療資源配置等。除瞭技術和應用層麵，本書同樣強調數據分析的戰略思維和倫理考量。理解大數據分析並非孤立的技術行為，而是需要與企業戰略、業務目標緊密結閤。我們將探討如何構建數據驅動的組織文化，如何培養數據素養，以及如何組建高效的數據分析團隊。同時，本書高度重視數據隱私、安全和倫理問題。在享受大數據帶來的便利和價值的同時，我們必須正視其潛在的風險。本書將引導讀者思考：數據隱私的保護：如何在數據分析過程中保護個人隱私，遵守相關法律法規，並贏得用戶信任。數據的公平與偏見：如何識彆和糾正數據中的偏見，避免算法歧視，確保分析結果的公平性。數據的安全與治理：如何確保數據的安全存儲和使用，建立有效的數據治理體係，防止數據濫用。負責任的數據使用：如何在追求商業利益的同時，踐行社會責任，用數據創造更美好的未來。《海量數據中的尋寶之旅：洞悉大數據背後的洞察力》是一本為所有希望理解、運用和駕馭大數據的人士而寫的書。無論你是企業管理者、市場營銷人員、産品經理、業務分析師，還是對數據科學充滿好奇的求知者，本書都將為你提供一個清晰的指引，幫助你掌握從海量數據中挖掘寶藏的能力，洞悉數據背後的深刻洞察力，並最終將這些洞察轉化為推動變革和創造價值的強大動力。本書將以易於理解的語言、豐富的案例和深刻的洞見，帶你踏上一場意義非凡的尋寶之旅。

作者簡介

Holden Karau是Databricks的軟件開發工程師，活躍於開源社區。她還著有《Spark快速數據處理》。

Andy Konwinski是Databricks聯閤創始人，Apache Spark項目技術專傢，還是Apache Mesos項目的聯閤發起人。

Patrick Wendell是Databricks聯閤創始人，也是Apache Spark項目技術專傢。他還負責維護Spark核心引擎的幾個子係統。

Matei Zaharia是Databricks的CTO，同時也是Apache Spark項目發起人以及Apache基金會副主席。

目錄資訊

目錄
推薦序 xi
譯者序 xiv
序 xvi
前言 xvii
第1章 Spark數據分析導論 1
1.1 Spark是什麼 1
1.2 一個大一統的軟件棧 2
1.2.1 Spark Core 2
1.2.2 Spark SQL 3
1.2.3 Spark Streaming 3
1.2.4 MLlib 3
1.2.5 GraphX 3
1.2.6 集群管理器 4
1.3 Spark的用戶和用途 4
1.3.1 數據科學任務 4
1.3.2 數據處理應用 5
1.4 Spark簡史 5
1.5 Spark的版本和發布 6
1.6 Spark的存儲層次 6
第2章 Spark下載與入門 7
2.1 下載Spark 7
2.2 Spark中Python和Scala的shell 9
2.3 Spark 核心概念簡介 12
2.4 獨立應用 14
2.4.1 初始化SparkContext 15
2.4.2 構建獨立應用 16
2.5 總結 19
第3章 RDD編程 21
3.1 RDD基礎 21
3.2 創建RDD 23
3.3 RDD操作 24
3.3.1 轉化操作 24
3.3.2 行動操作 26
3.3.3 惰性求值 27
3.4 嚮Spark傳遞函數 27
3.4.1 Python 27
3.4.2 Scala 28
3.4.3 Java 29
3.5 常見的轉化操作和行動操作 30
3.5.1 基本RDD 30
3.5.2 在不同RDD類型間轉換 37
3.6 持久化( 緩存) 39
3.7 總結 40
第4章鍵值對操作 41
4.1 動機 41
4.2 創建Pair RDD 42
4.3 Pair RDD的轉化操作 42
4.3.1 聚閤操作 45
4.3.2 數據分組 49
4.3.3 連接 50
4.3.4 數據排序 51
4.4 Pair RDD的行動操作 52
4.5 數據分區（進階） 52
4.5.1 獲取RDD的分區方式 55
4.5.2 從分區中獲益的操作 56
4.5.3 影響分區方式的操作 57
4.5.4 示例：PageRank 57
4.5.5 自定義分區方式 59
4.6 總結 61
第5章數據讀取與保存 63
5.1 動機 63
5.2 文件格式 64
5.2.1 文本文件 64
5.2.2 JSON 66
5.2.3 逗號分隔值與製錶符分隔值 68
5.2.4 SequenceFile 71
5.2.5 對象文件 73
5.2.6 Hadoop輸入輸齣格式 73
5.2.7 文件壓縮 77
5.3 文件係統 78
5.3.1 本地/“常規”文件係統 78
5.3.2 Amazon S3 78
5.3.3 HDFS 79
5.4 Spark SQL中的結構化數據 79
5.4.1 Apache Hive 80
5.4.2 JSON 80
5.5 數據庫 81
5.5.1 Java數據庫連接 81
5.5.2 Cassandra 82
5.5.3 HBase 84
5.5.4 Elasticsearch 85
5.6 總結 86
第6章 Spark編程進階 87
6.1 簡介 87
6.2 纍加器 88
6.2.1 纍加器與容錯性 90
6.2.2 自定義纍加器 91
6.3 廣播變量 91
6.4 基於分區進行操作 94
6.5 與外部程序間的管道 96
6.6 數值RDD 的操作 99
6.7 總結 100
第7章在集群上運行Spark 101
7.1 簡介 101
7.2 Spark運行時架構 101
7.2.1 驅動器節點 102
7.2.2 執行器節點 103
7.2.3 集群管理器 103
7.2.4 啓動一個程序 104
7.2.5 小結 104
7.3 使用spark-submit 部署應用 105
7.4 打包代碼與依賴 107
7.4.1 使用Maven構建的用Java編寫的Spark應用 108
7.4.2 使用sbt構建的用Scala編寫的Spark應用 109
7.4.3 依賴衝突 111
7.5 Spark應用內與應用間調度 111
7.6 集群管理器 112
7.6.1 獨立集群管理器 112
7.6.2 Hadoop YARN 115
7.6.3 Apache Mesos 116
7.6.4 Amazon EC2 117
7.7 選擇閤適的集群管理器 120
7.8 總結 121
第8章 Spark調優與調試 123
8.1 使用SparkConf配置Spark 123
8.2 Spark執行的組成部分：作業、任務和步驟 127
8.3 查找信息 131
8.3.1 Spark網頁用戶界麵 131
8.3.2 驅動器進程和執行器進程的日誌 134
8.4 關鍵性能考量 135
8.4.1 並行度 135
8.4.2 序列化格式 136
8.4.3 內存管理 137
8.4.4 硬件供給 138
8.5 總結 139
第9章 Spark SQL 141
9.1 連接Spark SQL 142
9.2 在應用中使用Spark SQL 144
9.2.1 初始化Spark SQL 144
9.2.2 基本查詢示例 145
9.2.3 SchemaRDD 146
9.2.4 緩存 148
9.3 讀取和存儲數據 149
9.3.1 Apache Hive 149
9.3.2 Parquet 150
9.3.3 JSON 150
9.3.4 基於RDD 152
9.4 JDBC/ODBC服務器 153
9.4.1 使用Beeline 155
9.4.2 長生命周期的錶與查詢 156
9.5 用戶自定義函數 156
9.5.1 Spark SQL UDF 156
9.5.2 Hive UDF 157
9.6 Spark SQL性能 158
9.7 總結 159
第10章 Spark Streaming 161
10.1 一個簡單的例子 162
10.2 架構與抽象 164
10.3 轉化操作 167
10.3.1 無狀態轉化操作 167
10.3.2 有狀態轉化操作 169
10.4 輸齣操作 173
10.5 輸入源 175
10.5.1 核心數據源 175
10.5.2 附加數據源 176
10.5.3 多數據源與集群規模 179
10.6 24/7不間斷運行 180
10.6.1 檢查點機製 180
10.6.2 驅動器程序容錯 181
10.6.3 工作節點容錯 182
10.6.4 接收器容錯 182
10.6.5 處理保證 183
10.7 Streaming用戶界麵 183
10.8 性能考量 184
10.8.1 批次和窗口大小 184
10.8.2 並行度 184
10.8.3 垃圾迴收和內存使用 185
10.9 總結 185
第11章基於MLlib的機器學習 187
11.1 概述 187
11.2 係統要求 188
11.3 機器學習基礎 189
11.4 數據類型 192
11.5 算法 194
11.5.1 特徵提取 194
11.5.2 統計 196
11.5.3 分類與迴歸 197
11.5.4 聚類 202
11.5.5 協同過濾與推薦 203
11.5.6 降維 204
11.5.7 模型評估 206
11.6 一些提示與性能考量 206
11.6.1 準備特徵 206
11.6.2 配置算法 207
11.6.3 緩存RDD以重復使用 207
11.6.4 識彆稀疏程度 207
11.6.5 並行度 207
11.7 流水綫API 208
11.8 總結 209
作者簡介 210
封麵介紹 210
· · · · · · (收起)

讀後感

評分☆☆☆☆☆

花了一天看完这本书，感觉这本书适合入门级人看，内容比较基础，没有阅读难度。给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好...

評分☆☆☆☆☆

一本入门的好书，讲解了spark的基本情况，讲解了spark core已经内部常用组件，稍显不足的是书中的spark版本较低，有些内容已经在新版本中不适用了书中对RDD做了非常详尽的讲解，对spark streaming spark sql , MLlib等内容讲解不多总之，对于入门来说足够了，而且本...

評分☆☆☆☆☆

基于Python Spark的大数据分析（第一期）课程介绍地址：http://www.xuetuwuyou.com/course/173 课程出自学途无忧网：http://www.xuetuwuyou.com 讲师：轩宇老师 1、开课时间：小班化教学授课，第一期开课时间为5月20号（满30人开班，先报先学！）； 2、学习方式：在线直播，...

評分☆☆☆☆☆

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

這本書的風格，用一個詞來形容，就是“硬核且務實”。我之前嘗試過幾本市麵上聲稱是“快速入門”的教材，結果發現它們要麼過於側重API的堆砌，要麼就是對底層機製避而不談。然而，這本書完全不同。它沒有浪費篇幅去討論那些已經被行業廣泛接受的基礎配置，而是直奔主題——如何高效地使用Spark來解決實際的工程難題。例如，在講解Spark的內存管理時，作者並未停留在“堆內”和“堆外”的簡單區分，而是詳細對比瞭Tungsten執行引擎與JVM垃圾迴收機製之間的博弈，以及如何通過調整存儲級彆來平衡序列化和反序列化的開銷。這種對性能瓶頸的深刻洞察力，是這本書的價值所在。我尤其欣賞它對容錯機製的探討，它不僅解釋瞭RDD的血緣關係如何實現容錯，還深入分析瞭DAG調度器在處理Stage劃分和任務重試時的決策邏輯。讀完這部分，我立刻迴去檢查瞭我之前綫上跑批任務中那些不明原因的失敗，發現很多都可以歸咎於對某個特定算子在數據傾斜時行為預估不足。這本書讀下來，更像是在嚮一位資深架構師請教，收獲的不僅是“怎麼做”，更是“為什麼這樣做”。

评分☆☆☆☆☆

我希望找到一本能夠跨越不同語言環境，深入理解Spark內核的書籍，而這本《Spark快速大數據分析》在這一點上做得非常齣色。它的內容組織結構極其嚴謹，仿佛在搭建一座精密的橋梁，從一開始的分布式計算模型（如彈性分布式數據集——RDD）開始，穩步提升到更高層次的抽象（如DataFrame和Dataset）。令我驚喜的是，書中對Scala和Python API的覆蓋做到瞭很好的平衡，並沒有因為側重某一種語言而削弱另一種語言讀者的體驗。書中對於Spark Streaming和Structured Streaming的對比分析尤為精彩，它不僅清晰地指齣瞭批處理與流處理在時間窗口、狀態維護上的本質差異，還詳細說明瞭在遷移傳統Spark Streaming作業到Structured Streaming時需要注意的關鍵代碼改動點。我記得有一章專門討論瞭自定義函數（UDF）的性能陷阱，作者通過對比原生Spark SQL操作符和UDF的執行效率，生動地展示瞭嚮量化和代碼生成的重要性。這種深入到執行層麵的對比，讓我對未來代碼編寫有瞭更高的標準和更謹慎的態度。

评分☆☆☆☆☆

作為一個偏嚮於數據科學應用的研究人員，我對算法的實現效率和模型的可擴展性有很高的要求。坦白說，這本書在處理機器學習庫MLlib（或現在的ML模塊）的應用上，展現齣瞭一種不同於純粹工程書籍的視角。它沒有將MLlib視為一個孤立的工具箱，而是將其置於Spark分布式計算的宏大背景下進行講解。書中對迭代算法在分布式環境下的收斂性和性能進行瞭探討，特彆是關於如何高效地在集群間同步模型參數的策略。我發現，作者對如何利用Spark的分布式特性來加速傳統機器學習算法的並行化，有著非常獨到的見解。例如，在討論K-Means聚類算法的並行化時，書中不僅僅展示瞭代碼，還分析瞭在數據量巨大時，如何優化中心點的更新和廣播過程，以減少通信開銷。此外，書中對GraphX的介紹雖然篇幅相對精簡，但其對圖計算模型與RDD模型的橋接描述，讓我對復雜網絡分析的分布式實現有瞭更清晰的輪廓。這本書為我提供瞭將前沿算法落地到大規模數據集上的堅實技術基礎。

评分☆☆☆☆☆

老實講，這本書的厚度讓人望而生畏，但真正開始閱讀後，那種“內容充實到沒有一句廢話”的感覺非常強烈。它對Spark生態係統的覆蓋廣度令人稱贊，遠超齣瞭對核心計算引擎的介紹。我特彆欣賞它在最後幾章對高級運維和監控的講解。在實際生産環境中，光會寫代碼是遠遠不夠的，如何保證作業的穩定性和可追溯性纔是關鍵。書中詳細剖析瞭Spark UI中各個Metrics的含義，以及如何通過日誌文件來診斷那些發生在集群深處的、難以復現的錯誤。這種從“編寫者”視角到“維護者”視角的轉換，是很多入門書籍所缺失的維度。它教會瞭我如何通過觀察Driver端的日誌來判斷Stage是否因為內存溢齣而頻繁重試，以及如何利用外部監控工具集成Spark的度量體係。這本書的價值在於提供瞭一套完整的“從零到部署、從優化到維護”的閉環知識體係。閱讀完它，我感覺自己不再隻是一個Spark API的使用者，而更像是一個能夠駕馭整個分布式計算平颱的工程師。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《Spark快速大數據分析》，說實話，我當初是帶著一種既期待又忐忑的心情去翻閱它的。我本身是做數據挖掘方嚮的，對於大數據處理的效率一直非常關注。這本書的封麵設計很簡潔，但內容排版卻齣乎意料的紮實。最讓我印象深刻的是它對Hadoop生態係統中各個組件之間協作關係的梳理，不是那種浮於錶麵的介紹，而是深入到瞭數據流動的細節層麵。比如，它詳盡地闡述瞭數據如何在HDFS上存儲、如何被MapReduce任務讀取，以及Spark RDD演變到DataFrame背後的思想轉變。閱讀過程中，我發現作者在講解復雜的分布式計算原理時，總能巧妙地穿插一些實際的案例，比如如何優化一個在大數據集上運行緩慢的SQL查詢，或是如何利用廣播變量來減少網絡IO。這對於我這種希望快速將理論應用於實踐的讀者來說，無疑是極大的幫助。特彆是關於Spark SQL的優化部分，它不僅羅列瞭各種查詢優化技術，還用圖示的方式展示瞭Catalyst優化器的執行路徑，讓我對“黑盒”下的性能提升有瞭更直觀的認識。整本書的閱讀體驗是漸進式的，從基礎概念的建立，到高級特性的掌握，邏輯鏈條非常清晰，讓人在不知不覺中就構建起一套完整的Spark技術體係認知。

评分☆☆☆☆☆

內容不錯，但不是非常適閤入門。相對於市麵上其它書內容也比較新（大部分內容是 1.1 和 1.2 版本，但也有提到 1.4 裏麵的改變，現在最新版本是 1.5.2）。如果有些Scala/Java 和大數據基礎理解起來不難，關於書中有些部分可以選讀，比如部署方式有多種，你用單機就看單機，用 Yarn 就看 Yarn 就好瞭，語言也是，用 Scala 也就不用關心 Java 和 python 的實現。由於我不做機器學習，所以最後一章就很粗略的翻瞭下。

评分☆☆☆☆☆

作為入門書不錯，深度和廣度的平衡性把握得比較好，對spark不熟悉的人可以通過這本書掌握spark的全貌。隻是中譯本的spark版本較老（v1.2），很多最新的進展沒有包含在這本書裏，有點遺憾。

评分☆☆☆☆☆

利用兩個周末讀完瞭，寫得全麵且易懂，spark入門的權威首選，第四作者是spark項目的發起人。spark是大數據分析的稱手兵器，比hadoop mapreduce不知道高到哪去瞭，我準備跟它談笑風生~

评分☆☆☆☆☆

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