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Spark实战指南.pdf

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简介：
《Spark实战指南》是一本深入浅出介绍Apache Spark大数据处理技术的应用书籍，适合数据工程师与分析师阅读，帮助读者掌握高效的数据分析和挖掘技能。 Apache Spark 是一个通用的数据处理框架，适用于各种计算任务。因此，任何关于 Apache Spark 的书籍都需要涵盖许多不同的主题。我们试图全面描述如何使用 Spark：从配置运行时选项、执行独立或交互式作业到编写批处理、流处理或机器学习应用程序。我们也尽量挑选一些可以在个人电脑上运行的示例和数据集，并确保这些例子易于理解且能很好地说明概念。希望这本书及其示例能够帮助你理解和运行 Spark，从而有助于你开发未来的生产级Spark应用。

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  • Spark实战指南.pdf
    优质
    《Spark实战指南》是一本深入浅出介绍Apache Spark大数据处理技术的应用书籍，适合数据工程师与分析师阅读，帮助读者掌握高效的数据分析和挖掘技能。 Apache Spark 是一个通用的数据处理框架，适用于各种计算任务。因此，任何关于 Apache Spark 的书籍都需要涵盖许多不同的主题。我们试图全面描述如何使用 Spark：从配置运行时选项、执行独立或交互式作业到编写批处理、流处理或机器学习应用程序。我们也尽量挑选一些可以在个人电脑上运行的示例和数据集，并确保这些例子易于理解且能很好地说明概念。希望这本书及其示例能够帮助你理解和运行 Spark，从而有助于你开发未来的生产级Spark应用。
     
  • Spark实战指南_v3.1.2_预览版.pdf
    优质
    《Spark实战指南_v3.1.2_预览版》是一本专注于Apache Spark 3.1.2版本的技术手册，提供从基础到高级应用的各项实践指导。 基于Spark 3.1.2版本，本段落详细讲解了Spark Core、Spark SQL、结构化流处理（Structured Streaming）、图计算框架GraphX与GraphFrame以及数据湖技术及其应用。
     
  • Spark 实战开发指南
    优质
    《Spark实战开发指南》一书深入浅出地介绍了Apache Spark的核心概念、架构设计及编程技巧，并通过大量实践案例指导读者掌握大数据处理技术。 最近我在学习Apache Spark，并收集了一些资料（共5份文档）以供大家分享： 1. 《Spark实战高手之路-从零开始》 2. 《Spark开发环境配置及流程(Intellij_IDEA)》 3. 《spark官方文档中文版》 4. 《Spark 入门之 Scala 语言解释及示例讲解》 5. 《Scala编码规范》 总结：Hadoop MapReduce被新一代的大数据处理平台所取代是技术发展的必然趋势，而在这些新兴的数据处理方案中，Apache Spark目前获得了最广泛的认可和支持。
     
  • Spark大数据分析实战指南.zip
    优质
    《Spark大数据分析实战指南》是一本深入介绍Apache Spark技术及其应用的书籍。书中不仅详细讲解了Spark的核心概念和架构原理，还提供了丰富的实践案例，帮助读者掌握如何利用Spark进行高效的大数据分析与处理。适合数据科学家、工程师及相关领域的专业人士阅读学习。 《Spark大数据分析与实战》是一本针对大数据处理领域中的Spark框架的综合教程，旨在帮助读者深入理解和掌握Spark的核心概念、架构及其在实际项目中的应用。 作为一款快速、通用且可扩展的大数据处理引擎，近年来由于其高效的数据处理能力和丰富的生态系统，在业界得到了广泛的应用。Spark的一个核心特性是内存计算模型，这使得它在大规模数据处理中比传统的Hadoop MapReduce具有显著的速度优势。Spark的主要组件包括：Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和GraphX（图计算）。这些组件共同构建了一个强大的大数据分析平台，支持批处理、交互式查询、实时流处理及复杂的机器学习任务。 1. **Spark Core** 是基础部分，提供了分布式任务调度与内存管理机制。RDD（弹性分布式数据集）是其核心抽象概念，是一种不可变的数据集合，在集群中进行并行操作。RDD的操作包括转换和行动：前者创建新的RDD；后者触发计算，并返回结果。 2. **Spark SQL** 是 Spark 的SQL接口，它允许用户使用SQL或DataFrame/Dataset API处理数据，无缝集成结构化及半结构化的数据。DataFrame是基于Spark SQL的抽象概念，提供了类似SQL查询的能力；而Dataset则是DataFrame的类型安全版本，提供更强的编译时检查。 3. **Spark Streaming** 提供了微批处理模型来处理实时数据流。它将连续的数据流分解成小批次，并利用 Spark Core 的批量处理机制进行处理。这种方式既保留了 Spark 高速处理的能力，又实现了对实时数据的响应。 4. **MLlib** 是一个机器学习库，包含多种算法（如分类、回归、聚类和协同过滤等），以及模型选择与评估工具。支持管道及 Pipeline API 简化了机器学习流程构建和管理。 5. **GraphX** 是 Spark 的图计算框架，用于处理图数据结构并执行图算法。提供了创建、操作和分析图数据的API。 教程实战部分可能涵盖以下内容： 1. 安装与配置Spark环境（包括单机模式、本地多节点及Hadoop集群部署）。 2. 使用Scala、Python或Java编写Spark程序，通过实例展示如何读取、转换以及写入数据。 3. Spark SQL的应用：如创建DataFrame执行SQL查询，并连接到Hive仓库进行大数据分析。 4. 利用Kafka或Flume等来源的实时数据分析使用Spark Streaming处理流式数据。 5. 使用MLlib训练模型，调整参数并评估性能。 6. 图计算案例（例如社交网络分析、推荐系统）应用GraphX。 通过本教程的学习，读者不仅能理解 Spark 的基本原理，还能掌握如何在实际项目中运用它进行大数据分析，并提升数据分析和决策支持的能力。
     
  • Spark MLlib（下）——Spark MLlib 实战.pdf
    优质
    本PDF文件深入讲解了Apache Spark的MLlib库的应用实践，通过实例解析如何利用MLlib进行大规模数据集上的机器学习任务。 1. Spark及其生态圈简介 2. Spark编译与部署（上）——基础环境搭建 3. Spark编译与部署（下）——Spark编译安装 4. Spark编译与部署（中）——Hadoop编译安装 5. Spark编程模型（上）——概念及SparkShell实战 6. Spark编程模型（下）——IDEA搭建及实战 7. Spark运行架构 8. Hive（上）——Hive介绍及部署 9. Hive（下）——Hive实战 10. SparkSQL（上）——SparkSQL简介 11. SparkSQL（下）——Spark实战应用 12. SparkSQL（中）——深入了解运行计划及调优 13. SparkStreaming（上）——SparkStreaming原理介绍 14. SparkStreaming（下）——SparkStreaming实战 15. SparkMLlib（上）——机器学习及SparkMLlib简介 16. SparkMLlib（下）——SparkMLlib实战 17. SparkGraphX介绍及实例 18. 分布式内存文件系统Tachyon介绍及安装部署
     
  • Vue.js 实战指南.pdf
    优质
    《Vue.js实战指南》是一本深入浅出介绍前端框架Vue.js的应用书籍，适合初学者快速上手并掌握其核心功能与实践技巧。 第1章 初识Vue.js 第2章 数据绑定与第一个Vue应用 第3章 计算属性 第4章 v-bind及class与style的绑定 第5章 内置指令详解 第6章 表单处理和v-model的应用 第7章 组件使用指南 第8章 自定义指令介绍 第9章 Render函数解析 第10章 使用webpack配置Vue项目 第11章 插件开发与应用 第12章 iView经典组件剖析 第13章 实战：知乎日报项目的构建过程详解 第14章 实战：电商网站的开发实践 第15章 推荐相关开源项目
     
  • 《OpenResty实战指南》.pdf
    优质
    《OpenResti实战指南》是一本深入讲解OpenResty框架技术及其应用的书籍，适合Web开发人员和运维工程师阅读。书中通过大量实例帮助读者掌握高性能web应用开发技巧。 OpenResty最佳实践涵盖了多方面的知识，从LUA脚本作为切入点到进阶的OpenResty学习。
     
  • Flowable实战指南.pdf
    优质
    《Flowable实战指南》是一本全面解析流程自动化管理平台Flowable的应用书籍，深入浅出地介绍了其核心功能和实践技巧。 Flowable 是一个强大的开源工作流引擎，主要用于设计、执行和管理业务流程。它基于Java语言，并遵循BPMN 2.0标准，适用于企业级应用开发与部署。 本实战教程旨在帮助用户深入理解 Flowable 的工作机制，并通过实际操作指导如何使用该工具构建高效的工作流系统。 1. **工作流入门** - 工作流是用于自动化管理系统中的任务流程，有助于提高组织效率、减少错误并确保合规性。 - 介绍常见的三大工作流引擎：Activiti、Jbpm和Flowable。其中 Flowable 在 Activiti 的基础上进行了优化改进，提供了更佳的性能与稳定性。 2. **源码编译** - 首先需要下载 Flowable 源代码，在 IDE（如 IntelliJ IDEA）中打开项目并进行编译，以便熟悉其内部结构。 - 了解如何连接 MySQL 数据库以存储流程实例、任务等信息是必要的步骤之一。 - 接口分析有助于理解 Flowable 如何与外部系统交互，包括部署流程定义以及启动和管理流程实例。 3. **用户界面** - Flowable 提供了 Web 前端界面（Flowable-UI），支持诸如用户及组管理、权限控制等功能，并允许绘制和创建新的业务流程应用。 - 安装方式有多种选择，如部署 WAR 包或使用 Docker 镜像。 4. **数据库表结构** - 了解 Flowable 的数据模型对于优化性能至关重要。其表格按照功能模块命名，例如 ACT_APP_* 表用于应用程序管理信息；ACT_RU_* 表则存储当前运行时的数据记录。 5-13. 包括用户和组的管理、流程部署与删除、启动及操作实例等具体内容。 14-20. 进一步介绍任务处理人设置，定时器功能，动态表单设计，HTML 和 JSON 形式的数据输入方式以及使用不同类型的网关控制流程分支或合并的方法。 21-25. 涵盖了历史记录查询、会签与并签策略的应用场景、实时编辑和查看流程图工具的介绍及在前后端框架中集成 Flowable 的示例（如 SpringBoot+Vue）。 本教程覆盖从基础概念到高级特性的各个方面，旨在帮助开发者全面掌握使用Flowable设计复杂工作流系统的方法。无论是新手还是有经验的技术人员都可以从中获益匪浅，并通过实际操作练习熟练运用这些工具和技术构建高效灵活的业务流程管理系统。
     
  • Docker实战指南.pdf
    优质
    《Docker实战指南》是一本全面介绍容器技术Docker的应用书籍，涵盖了从基础概念到高级技巧的全方位指导，帮助读者掌握高效部署与管理应用的方法。 Docker实战文档 Docker实战文档 Docker实战文档 Docker实战文档 Docker实战文档
     
  • Hadoop Spark生态系统的操作和实战指南
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    本书为读者提供了深入理解及实践Hadoop与Spark生态系统中核心技术的操作指南，涵盖大数据处理、存储、分析等多方面内容。 Hadoop Spark生态系统操作与实战指南提供了一套全面的方法来理解和应用大数据技术的核心组件之一。该指南涵盖了从基础理论到实际操作的各个方面，帮助读者掌握如何有效利用Spark进行数据处理、分析以及机器学习任务。通过丰富的案例和实践指导，此手册旨在使用户能够快速上手并精通Hadoop生态系统中的各种工具和技术，为解决复杂的数据问题提供强有力的支持。