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內容簡介: 書中第1章首先通過介紹Spark的生態系統和RDD編程模型，使讀者能夠快速的對Spark技術的生態環境以及對Spark的RDD編程模型有個直觀的了解。第2章，首先介紹了Spark應用的兩種部署模式；然后在應用部署模式基礎上，開始Spark實戰的案例與解析，通過提供一個完整的基礎案例，使讀者了解一個Spark應用的大致處理流程；接着對實戰中的重點部分，結合源碼分析、監控日志分析等深入解析了Spark運行機制、DAG圖等關鍵內容；最后給出Spark開發者常用的應用程序構建案例與分析，以及調試環境搭建的案例與應用調試的案例。第3章重點針對SparkSQL子模塊進行實戰，首先概要分析了Spark1.3版本中引入的DataFrame，然后基於DataFrame編程模型給出一個完整的基礎案例與解析，接着也是針對實戰中的難度、重點部分，給予了更豐富的案例與深入地分析，最后，重點關注Spark1.3版本中DataFrame當前支持的各種數據源，並給出各種數據源基礎上的案例與分析，數據源包括各種結構化數據文件、Hive表、外部數據庫或現有的RDD。第4章針對流處理進行實戰，首先分析流處理中的關鍵點和難度，並通過實例進行深入解析。然后針對各種數據源的情景，給出由淺入深的實戰案例與解析，並結合部分源碼，分析流處理的性能調優等，並給出實例與分析。第5章針對最著名的分布式內存存儲系統Tachyon進行實戰，並對實戰案例進行分析，內容包括從Tachyon集群部署的案例與分析、Tachyon集群配置的案例與分析等，最后關注Tachyon對Spark應用的性能調優的影響，給出實戰案例及其深入解析。第6章通過大約30個動手實踐的案例循序漸進地展示SparkGraphX框架方方面面的功能和使用方法，並對SparkGraphX的源碼進行解析，並用綜合實戰案例鞏固知識；第7章從快速入門機器學習開始，詳細解析MLlib框架，通過對線性回歸、聚類、協同過濾的算法解析、源碼解析和案例實戰，循序漸進地揭秘MLLib，最后通過對MLlib中BasicStatics、朴素貝葉斯算法、決策樹的解析和實戰，進一步提升掌握Spark機器學習的技能。
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