大数据的下一步：用Spark玩转活用(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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适用：从事安防监控领域的应用开发和工程施工的技术人员。

名人推荐

　　随着大数据时代的到来，企业资料每天都在急剧快速膨胀，如何发掘这些资料的价值，需要一种高效而稳定的分散式运算框架和模型。Spark恰逢其时，应运而生。本书对Spark进行详细的阐述，包括核心模组和各个子系统，能让Spark初学者快速了解和上手，是学习Spark的敲门砖，希望此书能让更多的读者去深入发掘Spark之美。~~淘宝技术部资料採撷与计算团队负责人 黄明（明风）

　　Apache Spark由于其基于记忆体的高性能计算模式以及丰富灵活的程式设计介面，得到广泛的支援和应用，大有逐渐取代Hadoop MapReduce成为新一代大数据计算引擎的趋势。本书从原始程式码角度深入浅出地分析了Apache Spark及相关大数据技术的设计及实现，包含很多实战经验和使用心得。相信本书对于进行大数据、记忆体计算及分散式系统研究，Apache Spark的深入理解以及实际应用，都有很好的参考价值。~~英特尔亚太研发有限公司技术总监 段建刚

《数据之巅：深度学习驱动的智能革命与未来图景》 作者： [此处留空，请自行想象一位权威作者的姓名] 出版日期： [此处留空，请自行想象一个未来的年份] 内容概要： 本书并非聚焦于特定技术栈的实操指南，而是旨在为读者构建一个宏大而深刻的视角，审视当前席卷全球的数据科学浪潮中，深度学习（Deep Learning）如何成为驱动下一代智能系统的核心引擎，以及这种范式转移将如何重塑产业、社会结构乃至人类的认知边界。我们不探讨基础的集群计算或特定的数据处理框架，而是深入剖析支撑这些基础设施之上，驱动智能决策与复杂模式识别的理论基石与前沿应用。 本书共分为六大部分，层层递进，引导读者从宏观趋势洞察，深入到模型构建的精微之处，最终展望智能时代的伦理与治理。 --- 第一部分：范式迁移：从传统机器学习到深度认知的跨越 本部分旨在为读者奠定坚实的理论基础，理解深度学习相对于传统统计模型和早期机器学习方法的本质区别。我们不会重复介绍数据清洗、ETL流程或分布式计算的架构细节，而是聚焦于“表示学习”的威力。 1.1 数据的多维嵌入与特征的自动提取： 深入解析何为“深层”——即模型在多层非线性变换中自动发现和抽象数据内在层次结构的能力。探讨如词嵌入（Word Embeddings）的演进，如何将高维稀疏数据转化为低维、语义丰富的向量空间，这是后续一切复杂推理的基础。 1.2 激活函数的选择与网络拓扑的演化哲学： 讨论激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh及其变体）对梯度流动和网络表达能力的影响机制，而非仅仅是API调用。对比分析全连接网络（FCN）、卷积网络（CNN）和循环网络（RNN）的数学结构，强调它们如何针对特定类型数据（图像、序列）进行优化设计，体现了对数据结构内在规律的数学建模。 1.3 优化算法的迭代与收敛性分析： 详细审视优化器（如SGD的变体、AdamW、L-BFGS）在复杂非凸优化地形中如何运作。着重探讨动量（Momentum）、自适应学习率（Adaptive Learning Rates）和梯度裁剪（Gradient Clipping）背后的微积分原理和收敛性保障，解释为何在海量参数空间中找到最优解而非局部最优解成为可能。 --- 第二部分：视觉与语言的解码：感知世界的神经网络架构 本部分将深入探讨当前最前沿、最具变革性的两大领域：计算机视觉与自然语言处理（NLP）中，深度学习模型的精妙设计。我们关注模型本身，而非数据管道的构建。 2.1 卷积网络的深度解构与视觉效率： 分析ResNet、DenseNet、Transformer在视觉任务中的核心创新点，例如残差连接如何解决深度网络的退化问题，以及如何通过空洞卷积（Dilated Convolution）扩大感受野。重点讨论模型压缩、量化（Quantization）和剪枝（Pruning）技术在保持高性能前提下，实现模型部署效率的突破。 2.2 自然语言的序列建模与上下文理解： 彻底剖析Transformer架构的自注意力机制（Self-Attention）。深入探讨多头注意力（Multi-Head Attention）如何并行捕捉不同类型的关系依赖。分析预训练模型（如BERT、GPT系列）的训练目标（Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）与微调策略，理解它们如何从海量文本中“内化”了人类的语法、语义和世界知识。 2.3 多模态融合：跨越感官鸿沟的技术路径： 探讨如何设计统一的表示空间来处理图像、文本、音频等异构数据。分析跨注意力（Cross-Attention）在图像字幕生成、视觉问答（VQA）中的应用，揭示机器如何建立起对现实世界的综合性理解。 --- 第三部分：生成式智能：从数据复现到概念创造 本部分专注于当前最引人注目的研究方向——生成模型，它们代表了AI从“识别”迈向“创造”的关键一步。 3.1 生成对抗网络（GANs）的博弈论基础与稳定训练： 深入分析判别器与生成器之间的纳什均衡（Nash Equilibrium）思想。探讨WGAN、CycleGAN等变体为解决模式崩溃（Mode Collapse）和不稳定的训练过程所做的理论和结构性改进。 3.2 扩散模型（Diffusion Models）的概率流与高质量合成： 详细阐述扩散过程（Forward Diffusion）和逆向去噪过程（Reverse Diffusion）的数学框架。解析噪声调度（Noise Scheduling）和时间嵌入（Time Embedding）如何精确定位和消除噪声，从而生成具有极高保真度和多样性的数据样本，这已成为当前图像和音频生成的主流范式。 3.3 变分自编码器（VAEs）与潜在空间的几何学： 探讨如何利用KL散度约束潜在变量的分布，实现数据的有效低维编码。分析潜在空间（Latent Space）的插值和操纵，理解如何通过平滑地遍历这个空间来生成可控、连续变化的输出。 --- 第四部分：模型的可解释性、鲁棒性与泛化挑战 随着模型规模的扩大和应用的深入，模型的“黑箱”特性、对微小扰动的敏感性以及在真实世界中的泛化能力成为决定其能否被信赖和部署的关键瓶颈。 4.1 可解释性技术（XAI）的剖析： 重点介绍后验解释方法，如梯度加权类激活图（Grad-CAM）的原理，以及局部可解释模型无关解释（LIME）的采样与局部线性化策略。讨论因果推断在解释模型决策链中的潜力，超越简单的特征重要性排序。 4.2 抵抗对抗性攻击的防御机制： 深入研究对抗样本（Adversarial Examples）是如何被系统性地构造出来的（如FGSM、PGD攻击）。探讨防御策略，包括对抗性训练（Adversarial Training）和梯度掩蔽（Gradient Masking）的局限性，强调鲁棒性是一个持续的“军备竞赛”。 4.3 泛化边界与领域适应性（Domain Adaptation）： 分析模型在训练分布（Source Domain）与目标分布（Target Domain）不一致时性能下降的根本原因。探讨无监督和半监督领域适应的方法，例如利用最大均值差异（MMD）或对抗性域对抗网络（DANN）来学习跨领域的共享不变特征表示。 --- 第五部分：智能体与决策：深度强化学习的理论前沿 本部分聚焦于如何构建能够与复杂环境交互、学习最优策略的智能体，这关乎机器人、自动驾驶乃至复杂系统控制的未来。 5.1 策略梯度与价值估计的权衡： 详细分析Policy Gradient方法（如REINFORCE）与Actor-Critic架构（如A2C, A3C）的差异。重点解析近端策略优化（PPO）的核心机制——限制策略更新步长，以保证学习过程的稳定性和样本效率。 5.2 探索与利用的精妙平衡： 深入探讨高效的探索策略，包括基于不确定性的探索（如基于熵的奖励、不确定性估计）和内在好奇心驱动（Intrinsic Curiosity Modules, ICM）的机制，解释智能体如何在信息稀疏的环境中自主驱动学习。 5.3 离线强化学习（Offline RL）的挑战： 针对无法在线与环境交互的场景，解析离线RL如何利用固定的历史数据集学习可靠策略。讨论数据覆盖不足（Out-of-Distribution, OOD）动作的风险，以及保守Q学习（CQL）等方法如何通过正则化来约束策略的激进性。 --- 第六部分：数据智能的未来：伦理、治理与下一代计算范式 本书的最后一部分将视野拉高，探讨技术发展所带来的社会性影响与未来的研究方向，不再是技术实现的细节，而是技术哲学的探讨。 6.1 算法偏见与公平性度量： 分析偏见在数据采集、模型训练和评估过程中的具体体现。介绍常用的公平性指标（如均等机会、人口均等性）的数学定义，以及如何在模型优化过程中集成公平性约束。 6.2 隐私保护计算的融合： 探讨联邦学习（Federated Learning）如何实现分布式模型训练而不暴露原始数据。深入了解差分隐私（Differential Privacy）的理论框架，分析其在模型梯度和参数更新中引入“噪声”以保障个体隐私的数学成本与效益。 6.3 迈向通用人工智能（AGI）的理论路径： 展望下一代计算范式，包括神经形态计算（Neuromorphic Computing）对生物启发模型的模拟潜力，以及大规模模型（LLMs）的涌现能力（Emergent Abilities）所揭示的智能本质。探讨在缺乏完全标注数据的情况下，如何通过自我监督和元学习（Meta-Learning）实现更接近人类的学习效率和适应性。 --- 本书适合对象： 希望从操作层面跃升至原理和架构层面理解数据智能的资深工程师与架构师。 致力于探索前沿AI研究方向，对模型理论深度有迫切需求的科研人员与博士生。 需要为企业制定长期技术战略的CTO、技术总监及高级产品管理者。 本书承诺不提供任何针对特定框架（如Spark、TensorFlow/PyTorch特定版本）的“如何做”的命令行或代码片段，而是致力于提供驱动这些技术背后的“为什么”和“如何思考”的深刻洞察。通过本书，读者将获得驾驭下一代数据驱动系统的理论韧性与战略视野。

作者简介

夏俊鸾

　　现任阿里巴巴资料平台部高级技术专家，Apache Spark项目Committer，曾就职于英特尔亚太研发中心，微博帐号@Andrew-Xia。

刘旭晖

　　现任蘑菇街资料平台资深架构师（花名天火），曾就职于英特尔亚太研发中心大资料软体部，Spark/Hadoop/Hbase/Phoenix 等众多大资料相关开源专案的积极贡献者。

邵赛赛

　　英特尔亚太研发有限公司开发工程师，专注于大资料领域，现从事Spark相关工作，Spark代码贡献者。

程浩

　　英特尔大资料技术团队软体工程师，Shark和Spark SQL活跃开发者，致力于SQL on Big Data的性能最佳化。

史鸣飞

　　英特尔亚太研发有限公司大资料软体部工程师，专注于大资料领域，现在主要投身于Tachyon项目的开发。

黄洁

　　目前就职于英特尔亚太研发中心大资料技术中心，担任高级软体工程师，是Apache Chukwa专案的PMC成员和Committer。

前言

Chapter 01   Spark 系统概述
1.1 大数据处理架构
1.2 Spark 大数据处理架构
1.3 小结

Chapter 02   Spark RDD 及程式设计介面
2.1 Spark 程式"Hello World"
2.2 Spark RDD
2.3 建立操作
2.4 转换操作
2.5 控制操作（control operation）
2.6 行动操作（action operation）
2.7 小结

Chapter 03   Spark 执行模式及原理
3.1 Spark 执行模式概述
3.2 Local 模式
3.3 Standalone 模式
3.4 Local cluster 模式
3.5 Mesos 模式
3.6 YARN standalone / YARN cluster 模式
3.7 YARN client 模式
3.8 各种模式的实现细节比较
3.9 Spark 1.0 版本之后的变化
3.10 小结

Chapter 04   Spark 排程管理原理
4.1 Spark 作业排程管理概述
4.2 Spark 排程相关基本概念
4.3 作业排程模组顶层逻辑概述
4.4 作业排程实际工作流程
4.5 工作集管理模组详解
4.6 排程池和排程模式分析
4.7 其他排程相关内容
4.8 小结

Chapter 05   Spark 的储存管理
5.1 储存管理模组整体架构
5.2 RDD 持久化
5.3 Shuffle 资料持久化
5.4 广播（Broadcast）变数持久化
5.5 小结

Chapter 06   Spark 监控管理
6.1 UI 管理
6.2 Metrics 管理
6.3 小结

Chapter 07   Shark 架构与安装设定
7.1 Shark 架构浅析
7.2 Hive/Shark 各功能元件比较
7.3 Shark 安装设定与使用
7.4 Shark SQL 命令列工具（CLI）
7.5 使用Shark Shell 指令
7.6 启动SharkServer
7.7 Shark Server2 设定与启动
7.8 快取资料表
7.9 常见问题分析
7.10 小结

Chapter 08   SQL 程式扩充
8.1 程式扩充平行执行模式
8.2 Evaluator 和ObjectInspector
8.3 自订函数扩充
8.4 自订资料存取格式
8.5 小结

Chapter 09   Spark SQL
9.1 Spark SQL 逻辑架构
9.2 Catalyst 上下文（Context）
9.3 SQL DSL API
9.4 Java API
9.5 Python API
9.6 Spark SQL CLI
9.7 Thrift 服务
9.8 小结

Chapter10   Spark Streaming 串流资料处理架构
10.1 快速入门
10.2 Spark Streaming 基本概念
10.3 效能最佳化
10.4 容错处理
10.5 DStream 作业的产生和排程
10.6 DStream 与RDD 关系
10.7 资料接收原理
10.8 自订资料登录源
10.9 自订监控介面（StreamingListener）
10.10 Spark Streaming 案例分析
10.11 小结

Chapter 11   GraphX 计算架构
11.1 图型平行计算
11.2 GraphX 模型设计
11.3 GraphX 模型实现
11.4 GraphX 应用
11.5 小结

Chapter 12   Tachyon 储存系统
12.1 设计原理
12.2 架构设计
12.3 Tachyon 的部署
12.4 Tachyon 应用
12.5 相关专案讨论
12.6 小结

推荐序

　　2009 年的时候，Netflix 公司举办了一个叫作Netflix Prize 的推荐演算法比赛。这个比赛匿名公佈了Netflix 五十万使用者对近两万部电影的一亿个评分资料，希望参赛者能够开发出更好的推荐演算法，以加强推荐系统的品质。这个比赛的奖金有一百万美金，看似很多，但和一个更好的推荐演算法为Netflix 带来的效益相比，实则九牛一毛。

　　丰厚的奖金和Netflix 提供的真实资料吸引不少的参赛者，其中也包含了来自加州大学柏克莱分校（UC Berkeley）的博士生Lester Mackey。Lester 师从机器学习领域泰斗Michael Irwin Jordan，在一个AMPLab 的大数据实验室里进行博士研究。AMPLab 和大多数学术界实验室不同的地方，在于实验室内由多名教授和他们带领的学生一起合作，研究人员来自不同的领域，包含机器学习、资料库、电脑网路、分散式系统等。当时，要想加强演算法研究反覆运算的效率，需要利用多台机器的分散式建模。在尝试当时业界最流行的HadoopMapReduce 后，Lester 发现自己的时间并不是花在加强演算法效率上，而是耗费在MapReduce 的程式设计模型和低效的执行模式上。因此，他向实验室另一名进行分散式系统研究的学生Matei Zaharia 求助。

　　当时年纪轻轻的Matei 在业界已经小有名望。他在雅虎和Facebook 实习期间做了很多Hadoop 早期的奠基工作，包含现今Hadoop 系统内应用最广的fair scheduler 排程演算法。在和Lester 的脑力激盪中，Matei 归纳了Hadoop MR的不足，开始设计第一个版本的Spark。这个版本完全是为Lester 订制，只有几百行的程式，却让Lester 可以高效率地进行分散式机器学习建模。

　　Lester 所在的The Ensemble 团队最后和BellKor's Pragmatic Chaos 设计了在效率上并列第一的演算法，可惜因为晚20 分钟送出，与一百万美金奖金失之交臂。5 年后，Lester 和Matei 都变成了学术界和业界杰出的人物。Lester 成为史丹佛大学电脑系的教授，带领学生攻克一个又一个机器学习和统计的难题。Matei 成为麻省理工电脑系的教授，也是Databricks 公司的CTO。

　　2009 年之后的4 年里，AMPLab 以Spark 为基础展开很多不同的学术研究专案，其中包含了Shark 和GraphX，还有Spark Streaming、MLlib 等。4 年里随着Hadoop 的发展，Spark 也逐渐从一个纯学术研究专案发展到开始有业界敢尝鲜的使用者。

　　2013 年， 包含Matei 和我在内的Spark 核心人员共同创立Databricks 公司，立志于加强Spark 的速度发展。过去两年，Spark 的发展超越了我们所有人的想像。一年半以前Spark 还是一个连监控介面都不存在的系统，很难放进生产线部署。而一年半后的今天，它已经变成整个大数据生态圈和Apache Software Foundation 内最活跃的专案，活跃程度远远超出了曾经只能望其项背的Hadoop。

　　很多高科技和网际网路公司也都有了Spark 的生产作业，不少使用者直接减少在Hadoop MapReduce 上的投资，把新的专案都传输到Spark 上。

　　今天正好是Databricks 公司成立一年半，也是Spark 1.2 版本第一个release candidate 发佈的日期。Spark 的高速发展导致中文资讯的脱节。这本书深入浅出地介绍Spark 和Spark 上多个重要计算架构，希望它的问世可以更进一步地普及Spark，增进Spark 社区的发展。

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天啊，我最近真的被「大数据的下一步：用Spark玩转活用(第2版)」这本书炸翻了！以前玩大数据，总感觉像在迷宫里打转，各种工具、概念像一团乱麻，每次想真正落地实操，都卡在各种奇怪的错误或者效率低下的处理方式上。但这本书，真的不一样！它的标题就很有吸引力，"玩转活用"，这不就是我一直想要的吗？而且是第二版，感觉经过了市场的检验，内容应该更扎实、更新颖。我最怕那种纸上谈兵的书，讲一堆理论，结果学完还是不知道怎么用。但从这本书的标题和介绍来看，它强调的是“用Spark”，这可是现在大数据领域最炙手可热的引擎之一啊！光是想想能用Spark来加速数据处理、实现更复杂的分析，就觉得心痒痒的。我一直想突破现有瓶颈，让我的数据分析工作效率和深度都往上提升一个档次，这本书感觉就像是那个关键的钥匙，能把我从“知道”大数据变成“会用”大数据。我已经在期待里面关于Spark的实战案例了，希望能够看到一些真实场景的应用，比如如何用Spark来处理大规模的日志数据、进行实时推荐，或者优化机器学习模型。光是想到这些，就觉得自己的职业技能要原地起步了！

评分☆☆☆☆☆

对于一个身处数据洪流中的人来说，「大数据的下一步：用Spark玩转活用(第2版)」这本书的出现，简直就是一场及时雨。我一直在思考，如何在海量的数据中找到价值，如何让数据处理的效率更高，让分析的洞察更深入。传统的工具和方法，在面对指数级增长的数据时，显得力不从心。而Spark，作为分布式计算的明星，一直是我关注的焦点，但我总觉得隔靴搔痒，缺乏一个系统性的指导来真正掌握它。“玩转活用”这四个字，恰恰击中了我的痛点。我需要的不是一本冰冷的理论手册，而是一本能够带我上手实践，让我真正感受到大数据处理的乐趣和力量的书。我特别期待书中能够详细讲解Spark的架构原理，以及如何在实际项目中应用Spark来解决一些典型的大数据问题，比如数据清洗、ETL、流式计算，甚至是复杂的数据挖掘和机器学习任务。如果书中能提供一些“踩坑”经验的总结和避坑指南，那就更好了，毕竟实践过程中难免会遇到各种各样的问题。

评分☆☆☆☆☆

说实话，大数据这领域变化太快了，刚学完一个框架，转眼就又有新的技术冒出来，让人应接不暇。我之前也看过一些大数据相关的书籍，但很多内容都比较陈旧，或者过于理论化，学完之后感觉跟实际应用还是有距离。这次看到「大数据的下一步：用Spark玩转活用(第2版)」这本书，真的是眼前一亮。它直接点出了“下一步”，说明这本书的内容是跟上时代潮流的，而且“用Spark”这个关键词，更是精准地抓住了当前大数据技术的核心。Spark的强大之处，大家都知道，关键是怎么才能“玩转活用”它。这本书的标题就给了我很大的信心，它似乎在承诺，读完这本书，我就能真正地掌握Spark，并且能够将其应用到实际工作中。我特别希望书中能有清晰的步骤和代码示例，帮助我一步步地搭建Spark环境，理解其核心概念，并且能够独立地完成一些数据处理和分析的任务。比如，如何利用Spark MLlib进行机器学习模型的训练，或者如何使用Spark GraphX进行图计算，这些都是我非常感兴趣的领域。

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我最近在工作中遇到了一个瓶颈，处理的数据量越来越大，传统的处理方式已经完全跟不上节奏，性能问题层出不穷。这时候，听到身边很多同事都在讨论Spark，说它是大数据处理的利器。恰巧，我在书店里看到了「大数据的下一步：用Spark玩转活用(第2版)」这本书，光是书名就让我眼睛一亮。它精准地指出了“下一步”和“玩转活用”，这简直就是为我量身定做的！我一直觉得，学习技术最怕的就是“学了用不上”，这本书强调“活用”，说明它一定不会是那种只会讲理论的书。而且，“第二版”这个信息也很重要，意味着内容是经过更新和优化的，能够跟上技术发展的步伐。我最期待的是书中关于Spark性能调优的部分，希望能学到一些实用的技巧，让我的数据处理速度飞起来。另外，我一直对Spark Streaming在实时数据处理方面的应用很感兴趣，如果书中能有这方面的详细介绍和实战案例，那就太棒了！我希望能通过这本书，真正掌握Spark这门技术，解决我目前工作中的实际问题，让我的数据分析能力更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

讲真，我之前对大数据的理解，还停留在“数据量很大”这个层面。后来接触到一些项目，才发现问题远不止于此，数据的质量、处理的效率、分析的深度，每一个环节都至关重要。而「大数据的下一步：用Spark玩转活用(第2版)」这本书，就好像给我打开了一个全新的视角。它不仅仅是讲大数据是什么，更重要的是教我“下一步该怎么走”，而且明确指出了“用Spark”这个方向。Spark的强大之处我略有耳闻，它的内存计算能力和易用性，确实是很多传统大数据框架难以比拟的。这本书的“活用”二字，更是打动了我。我一直觉得，学习技术最终还是要落实到应用上，光是了解概念是远远不够的。这本书如果能提供详实的案例和代码示例，那绝对是无价之宝。我特别期待里面能有关于Spark集群的搭建和优化，以及如何利用Spark SQL进行高效的数据查询和转换。毕竟，再强大的工具，如果不会使用或者使用不当，那也只是摆设。我希望这本书能帮我建立起一套完整的Spark使用流程，从数据导入、处理、分析到可视化，都能得心应手。