大数据时代的资料库处理：Spark SQL亲自动手做 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Spark SQL是 Spark大数据框架的一部分，支援使用标准SQL查询和HiveQL来读写资料，可用于结构化资料处理，并可以执行类似SQL的Spark资料查询，有助于开发人员更快地建置和执行Spark程式。全书分为4篇，共9章，第一篇讲解Spark SQL 发展历史和开发环境搭建。第二篇讲解Spark SQL 实例，帮助读者掌握Spark SQL的入门操作，了解Spark RDD、DataFrame和DataSet，并熟悉 DataFrame 各种操作。第三篇讲解基于WiFi探针的商业大数据分析专案，实例中包含资料获取、预处理、存储、利用Spark SQL 挖掘资料，一步步带领读者学习Spark SQL强大的资料採撷功能。第四篇讲解Spark SQL 最佳化的知识。

　　适用：Spark初学者、Spark资料分析人员以及Spark程式开发人员，也可作为大专院校和培训机构等相关专业的师生教学参考。
 

深入浅出：现代数据科学中的数据治理与质量保障 书籍简介 在数据爆炸式增长的今天，原始数据的海量堆积并不能自然转化为商业价值。如何有效地管理、清洗、验证并确保数据的准确性、一致性和完整性，是每一个数据驱动型组织面临的核心挑战。本书《现代数据科学中的数据治理与质量保障》并非聚焦于特定的计算框架或编程实践，而是旨在构建一个全面、系统的知识体系，指导专业人士如何从战略高度规划、设计并落地一套健壮的数据治理与质量保障体系。 本书分为六个核心部分，层层递进，旨在为读者提供一个从理论基石到实践落地的完整蓝图。 --- 第一部分：数据治理的战略基石与组织框架 本部分首先确立了数据治理的战略地位，阐明了在数字化转型浪潮中，数据治理不再是技术部门的附属工作，而是驱动业务决策和风险控制的核心能力。 核心内容涵盖： 1. 数据治理的价值重塑： 探讨数据治理如何直接影响合规性（如GDPR、CCPA等）、提升决策的可靠性，并降低运营风险。 2. 建立数据治理组织结构： 详细解析不同成熟度组织所需的数据治理委员会、数据治理办公室（DGO）的设立与职能划分。重点阐述数据所有者（Data Owner）、数据管家（Data Steward）和数据保管员（Data Custodian）的角色与责任矩阵（RACI模型应用）。 3. 制定数据治理政策与标准： 如何将抽象的治理目标转化为可执行的政策文件。包括数据分类分级标准、数据共享与访问控制的政策制定流程。 4. 治理的成熟度模型评估： 介绍业界主流的数据治理成熟度模型，帮助读者定位当前组织的状态，并规划未来三到五年的提升路径。 --- 第二部分：数据质量管理体系的构建 数据质量是数据治理的生命线。本部分深入剖析了数据质量的内涵、维度及其量化方法，强调“预防胜于治疗”的原则。 核心内容涵盖： 1. 数据质量的六大维度解析： 详细界定准确性（Accuracy）、完整性（Completeness）、一致性（Consistency）、及时性（Timeliness）、有效性（Validity）和唯一性（Uniqueness）在不同业务场景下的具体要求和衡量指标（Metrics）。 2. 数据质量度量框架（DQM Framework）： 如何设计面向业务的质量规则。例如，对于客户主数据，如何定义“有效地址”的规则集；对于交易数据，如何定义“一致性”的跨系统校验逻辑。 3. 数据质量的生命周期管理（DQLM）： 覆盖数据质量的定义、监控、分析、改进和报告全过程。强调将质量检查内嵌于数据摄入（Ingestion）和转换（Transformation）流程中，而非事后补救。 4. 自动化质量检测工具选型与部署原则： 不涉及具体工具的操作，而是探讨选择工具时应考虑的因素，如规则引擎的灵活性、可扩展性、以及与现有数据平台的集成能力。 --- 第三部分：元数据管理与数据目录的实践 元数据是理解和使用数据的“指南针”。本部分聚焦于如何有效管理描述性元数据、技术元数据和业务元数据，构建统一的数据资产目录。 核心内容涵盖： 1. 元数据分层结构设计： 技术元数据（Schema、表结构）、业务元数据（业务定义、术语表）和操作元数据（审计日志、质量分数）的相互关系与存储策略。 2. 构建企业级数据词典与术语表： 确保业务部门和技术部门对核心数据概念（如“活跃用户”、“净收入”）拥有统一的、无歧义的理解。 3. 数据血缘（Data Lineage）的建模与可视化： 详细阐述从源系统到报告层，数据流向和转换逻辑的追踪技术和最佳实践。血缘追踪在影响分析（Impact Analysis）和根因分析（Root Cause Analysis）中的关键作用。 4. 数据目录的采用与推广： 如何将技术元数据转化为业务用户友好的数据发现门户，提升数据资产的可见性和可信度。 --- 第四部分：数据安全、隐私保护与合规性设计 本部分从治理视角审视数据安全和隐私保护，强调将合规性要求转化为系统设计的一部分（Privacy by Design）。 核心内容涵盖： 1. 数据分类与敏感度映射： 建立企业级的数据敏感度等级体系，并将其与访问控制策略精确关联。 2. 数据脱敏与假名化技术概述： 介绍在开发、测试和分析环境中使用数据遮蔽、随机化和同态加密等技术，以平衡数据可用性和隐私保护需求。 3. 访问权限的精细化控制模型： 探讨基于角色的访问控制（RBAC）与基于属性的访问控制（ABAC）在数据仓库和数据湖环境中的应用边界和选择依据。 4. 审计与可追溯性要求： 建立全面的数据访问日志和操作审计机制，以满足监管机构对数据使用轨迹的透明度要求。 --- 第五部分：数据治理的流程嵌入与技术集成 本部分关注如何将治理理念融入日常数据管道（Data Pipeline）的建设中，实现治理的自动化和持续性。 核心内容涵盖： 1. 将质量规则嵌入CI/CD流程： 探讨数据架构师如何在数据模型部署前，强制执行数据质量和治理标准。 2. 治理与数据架构的解耦与协作： 如何确保数据治理团队制定的标准能够无缝地被数据工程团队所采纳和实现。 3. 治理指标的仪表板设计： 建立面向不同利益相关者（高管、业务经理、数据工程师）的治理健康度仪表板，实现治理效果的透明化报告。 4. 治理框架的持续改进机制： 应对业务和监管环境的变化，如何定期审查和更新治理策略和技术实现。 --- 第六部分：数据伦理与未来治理趋势 展望数据治理的未来，本部分探讨了更宏观的社会责任和新兴技术对治理带来的挑战。 核心内容涵盖： 1. 数据伦理与偏见识别： 讨论在训练模型时识别和减轻数据中固有偏见的方法，确保数据使用的公平性。 2. 联邦学习与去中心化治理的初步探讨： 在数据不出域的前提下，如何应用新兴技术保障数据的主权和隐私。 3. AI在数据治理中的应用潜力： 探讨利用机器学习自动发现数据质量问题、自动标记敏感数据以及自动化元数据管理的可能性。 --- 本书的读者对象是数据治理专家、数据架构师、首席数据官（CDO）办公室成员，以及所有负责构建和维护企业级数据资产可靠性的技术和业务领导者。通过阅读本书，读者将能够系统性地构建起一个适应现代数据挑战、确保数据资产价值最大化的治理体系。

作者简介

纪 涵

　　资料採撷、云计算爱好者，曾负责多个中小型网站的开发维护工作，参与开发设计多款面向校园服务的App，与多个基于Hadoop、Spark平台的大数据应用，现主要研究方向为机器学习、资料採撷。

第一部分 入门篇
1初识Spark SQL   
1.1  Spark SQL的前世今生
1.2  Spark SQL能做什么
2 Spark安装、程式设计环境架设以及包装传送
2.1  Spark的简易安装
2.2  准备撰写Spark应用程式的IDEA环境
2.3  将撰写好的Spark应用程式套件装成jar传送到Spark上

第二部分 基础篇
3 Spark上的RDD程式设计
3.1  RDD基础
3.2  RDD简单实例—wordcount  
3.3  建立RDD      
3.4  RDD操作
3.5  向Spark传递函数
3.6  常见的转化操作和行动操作
3.7  深入了解RDD       
3.8  RDD 快取、持久化
3.9  RDD checkpoint容错机制
4 Spark SQL程式设计入门
4.1  Spark SQL概述
4.2  Spark SQL程式设计入门范例
5 Spark SQL的DataFrame操作大全
5.1  由JSON档案产生所需的DataFrame物件
5.2  DataFrame上的行动操作
5.3  DataFrame上的转化操作
6 Spark SQL支援的多种资料来源
6.1  概述
6.2  典型结构化资料来源

第三部分 实作篇
7 Spark SQL 工程实战之以WiFi探针为基础的商业大数据分析技术
7.1  功能需求
7.2  系统架构
7.3  功能设计
7.4  资料库结构
7.5  本章小结
8 第一个Spark SQL应用程式
8.1  完全分散式环境架设
8.2  资料清洗
8.3  资料处理流程
8.4  Spark程式远端侦错
8.5  Spark的Web介面
8.6  本章小结

第四部分 最佳化篇
9 让Spark程式再快一点
9.1  Spark执行流程
9.2  Spark记忆体简介
9.3  Spark的一些概念
9.4  Spark程式设计四大守则
9.5  Spark最佳化七式
9.6  解决资料倾斜问题
9.7  Spark 执行引擎Tungsten 简介
9.8  Spark SQL解析引擎Catalyst 简介
9.9  本章小结

前 言

　　我们处于一个资料爆炸的时代！

　　大量涌现的智慧型手机、平板、可穿戴装置及物联网装置每时每刻都在产生新的资料，然而带来革命性变革的并非巨量资料本身，而是我们如何从这些资料中採撷到有价值的资讯，来辅助我们做出更加智慧的决策。我们知道，在生产环境下，所谓的大数据常常是由数千万笔、上亿笔具有多个预先定义栏位的资料单元组成的资料集，是不是很像传统关联式资料库的二维资料表呢？那么我们是否也能找到一个像SQL 查询那样简便的工具来高效率地分析处理大数据领域中的巨量结构化资料呢？没错，这个工具就是Spark SQL。

　　Spark SQL 是Spark 用来操作结构化资料的进阶模组，在程式中透过引用SparkSQL 模组，我们便可以像从前在关联式资料库利用SQL（结构化查询语言）分析关联式资料库表一样简单快速地在Spark 大数据分析平台上对巨量结构化资料进行快速分析，而Spark 平台隐藏了底层分散式储存、计算、通讯的细节以及作业解析、排程的细节，使开发者仅需关注如何利用SQL 进行资料分析的程式逻辑就可以方便地操控丛集来分析我们的资料。

　　本书内容

　　础篇、实作篇、最佳化篇，所有程式均採用简洁而优雅的Scala 语言撰写，Spark 架构也是使用Scala 语言撰写的。

　　第一部分　入门篇（第1、2 章）
　　第1 章简介Spark 的诞生、Spark SQL 的发展历史以及Spark SQL 的用处等内容，让读者快速了解Spark SQL 背景知识，为以后的学习奠定基础。

　　第2 章透过说明Spark SQL 开发环境的架设、Spark 作业的包装传送、常见问题的解答，并结合大量图示，让读者快速掌握开发环境的架设以及传送应用程式到丛集上，为后面章节的学习奠定坚实的基础。

　　第二部分　基础篇（第3、4、5、6 章）
　　第3 章是真正开始学习Spark SQL 必要的先修课，详尽地介绍Spark 架构对资料的核心抽象--RDD（弹性分散式资料集）的各方面。先介绍与RDD 相关的基本概念，例如转化操作、行动操作、惰性求值、快取，说明的过程伴随着丰富的范例，加强读者对RDD 的了解与RDD 程式设计基础。在说明RDD 中基础内容的同时，又深入地剖析了疑点、困难，例如RDD Lineage（RDD 相依关系图）、向Spark 传递函数、对闭包的了解等。在之前对基本类型RDD 的学习基础上，又引用了对特殊类别RDD-- 键值对RDD 的大致介绍，在键值对RDD介绍中对combineByKey 操作的说明，深入地从程式实现的角度洞悉了Spark分散式运算的实质，帮助对RDD 具有浓厚兴趣的读者做进一步的扩充。最后，站在RDD 设计者的角度重新检查RDD 快取、持久化、checkpoint 机制，进一步诠释RDD 为什么能够极佳地适应大数据分析业务的特点，有天然强大的容错性、易恢复性和高效性。

　　第4 章对Spark 进阶模组--Spark SQL， 也就是本书的主题， 进行简明扼要的概述，并说明对应的Spark SQL 程式设计基础。先是透过与前一章所学的Spark 对资料的核心抽象--RDD 的比较，引出Spark SQL 中核心的资料抽象--DataFrame，说明两者的异同，点明Spark SQL 是针对结构化资料处理的进阶模组的原因，在于其内建丰富结构资讯的资料抽象。后一部分透过丰富的范例说明如何利用Spark SQL 模组来程式设计的主要步骤，举例来说，从结构化资料来源中建立DataFrames、DataFrames 基本操作以及执行SQL 查询等。

　　第5、6 章属于Spark SQL 程式设计的进阶内容，也是我们将Spark SQL 应用于生产、科学研究计算环境下，真正开始分析多类别资料来源、实现各种复杂业务需求必须要掌握的知识。第5 章，以包含简单且典型的学生资讯表的JSON 档案作为资料来源，深入对DataFrame 丰富强大的API 进行研究，以操作说明加范例的形式涵盖DataFrame 中每一个常用的行动、转化操作，进而帮助读者轻松高效率地组合使用DataFrame 所提供的API 来实现业务需求。第6章，介绍Spark SQL 可处理的各种资料来源，包含Hive 表、JSON 和Parquet档案等，从广度上让读者了解Spark SQL 在大数据领域对典型结构化资料来源的皆可处理性，进一步让读者真正在工作中掌握一种结构化资料的分析利器。

　　第三部分　实作篇（第7、8 章）
　　第7 章透过说明大型商业实例专案（以WiFi 探针为基础的商业大数据分析技术）的功能需求、系统架构、功能设计、资料库结构，帮助读者了解如何在实际开发中应用Spark SQL 处理结构化资料，加强读者的工程思维，同时为第8章的学习做好准备。

　　第8 章透过说明分散式环境架设以及专案程式的解析，帮助读者进一步了解Spark SQL 应用程式的执行过程，在后一部分介绍Spark SQL 程式的远端侦错方法和Spark 的Web 介面，帮助读者更加方便地了解程式的执行状态。

　　第四部分　最佳化篇（第9 章）
　　最佳化篇由第9 章组成，本篇从Spark 的执行流程到记忆体以及工作的划分，再到Spark 应用程式的撰写技巧，接着到Spark 本身的最佳化，最后引出资料倾斜的解决想法，层层递进，逐步解析Spark 的最佳化思想。最后，以对Spark 执行引擎Tungsten 与Spark SQL 的解析引擎Catalyst 的介绍作为本部分的结尾。笔者将在本篇中带领读者掌握Spark 的最佳化方式以及思想，让Spark 程式再快一点。

　　繁体中文版注意事项

　　为维持原作者内容，本书部分画面会保留原作者之简体中文介面，请读者自行参照内文对照。

　　本书适合读者

　　本书适合于学习资料採撷、有巨量结构化资料分析需求的大数据从业者及同好阅读，也可以作为大专院校相关科系的教材。建议在学习本书内容的过程中，理论结合实务，独立进行一些程式的撰写，採取开放式的实验方法，即读者自行准备实验资料和实验环境，解决实际问题，最后达到理论结合实务的目的。

　　本书在写作过程中获得家人以及编辑的大力支持，在此对他们一併表示感谢。

　　本书由纪涵（负责基础篇的撰写）主笔，其他参与着作的还有靖晓文（负责实作篇的撰写）、赵政达（负责入门篇、最佳化篇的撰写），排名不分先后。
 

评分☆☆☆☆☆

听到《大数据时代的资料库处理：Spark SQL亲自动手做》这个书名，我脑海里立刻浮现出那种“手把手教学”的画面。对于我这样对大数据处理尚处于探索阶段的人来说，最怕的就是那些只讲理论、不给实例的书。大数据本身就是一个庞大且复杂的领域，而数据仓库又是其中的一个重要组成部分，如何将Spark SQL这样一个强大的工具运用到数据仓库的处理中，这本身就需要细致的讲解和大量的实践。我希望这本书能像一位经验丰富的导师，带领我走进Spark SQL的世界，从最基础的SQL语法在Spark环境下的应用讲起，然后逐步深入到数据模型的构建、ETL流程的设计、以及如何利用Spark SQL进行复杂的数据分析和报表生成。我特别期待书中能有关于如何处理半结构化和非结构化数据、如何进行数据治理和数据质量管理等方面的实践经验分享。如果还能介绍一些与Spark SQL生态系统相关的工具，比如Delta Lake、Apache Hudi等，那就更完美了，能够让我构建更健壮、更易于维护的数据仓库。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字就透着一股实操劲儿，“亲自动手做”，这绝对是吸引我的第一点。大数据这个概念听起来很宏伟，但落到实际操作，特别是数据仓库的处理，光是理论讲解真的会让人云里雾里。我看过一些介绍大数据的书，很多都停留在概念层面，讲到技术就变得晦涩难懂，要么就是代码片段堆砌，根本不告诉你怎么用，更别说融会贯通了。这本书的名字里直接点明了Spark SQL，这可是目前处理大数据最热门、最高效的框架之一。我一直想找一本能够让我真正上手、一步一步跟着学习如何使用Spark SQL来搭建和管理数据仓库的书，而不是那些泛泛而谈的理论。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解Spark SQL的各个核心组件，从数据源的连接、数据的ETL（抽取、转换、加载）过程，到复杂的SQL查询、数据模型的设计，甚至是性能优化方面，都能有详实的讲解和可执行的代码示例。我希望它能提供一些真实的、具有代表性的案例，让我能够将学到的知识应用到实际场景中，解决工作中遇到的问题。毕竟，在大数据时代，数据就是金矿，而Spark SQL无疑是挖掘这座金矿的利器。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在数据领域摸爬滚打了几年的人，我深知理论与实践之间那道难以逾越的鸿沟。很多时候，我们能理解某个概念的原理，但当真正动手去实现时，却发现困难重重。尤其是大数据领域，技术的更新迭代速度惊人，想要跟上步伐，光靠阅读官方文档是远远不够的。这本书的名字——《大数据时代的资料库处理：Spark SQL亲自动手做》——恰恰击中了我的痛点。我一直希望能够有一本书，不仅仅是讲解Spark SQL的功能，更能提供一套完整的、可操作的流程，让我能够从零开始，构建一个属于自己的数据仓库。我期待书中能包含从数据采集、清洗、转换，到最终的数据存储和查询的完整生命周期。特别是关于数据仓库的设计原则、维度建模、事实表与维度表的构建，以及如何利用Spark SQL来高效地实现这些操作，这些都是我非常关注的。我希望它能用通俗易懂的语言，配以详实的图示和代码，带领读者一步一步地完成数据仓库的搭建过程，解决我在实际工作中遇到的各种挑战，让“动手做”不再是难事。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字——《大数据时代的资料库处理：Spark SQL亲自动手做》——简直是为我量身定做的。我一直以来都对如何高效地管理和利用海量数据感到好奇，而Spark SQL无疑是这个领域的核心技术之一。然而，光靠零散的教程和博客文章，很难形成一个系统性的认知和扎实的动手能力。我希望这本书能够提供一套循序渐进的学习体系，从Spark SQL的基本原理和语法入手，到如何实际构建和优化一个大数据仓库。我特别关注那些能够提升数据仓库性能的技巧，比如如何合理地设计表结构、如何进行数据分区和分桶、如何优化查询语句等。如果书中还能包含一些关于数据安全、数据隐私保护的讨论，以及如何与其他大数据组件（如HDFS、Hive Metastore等）进行集成，那就更令人兴奋了。我期待这本书能够让我真正掌握Spark SQL在数据仓库处理中的应用，成为我解决大数据挑战的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待，更多的是一种对“解决问题”的渴望。在大数据洪流中，数据仓库的重要性不言而喻，但如何高效、准确地处理这些海量数据，却是许多从业者头疼的难题。Spark SQL作为大数据处理的利器，其强大之处毋庸置疑，但要将其真正运用到数据仓库的建设中，需要系统性的学习和实践。这本书的名字，尤其是“亲自动手做”这几个字，让我看到了希望。我希望这本书能够提供一个清晰的学习路径，让我从对Spark SQL的基本语法和特性有深入的了解，到能够运用它来设计、构建、管理和优化一个完整的大数据仓库。我特别期待书中能有关于数据分区、数据倾斜、索引优化等方面的实战技巧，因为这些往往是影响大数据仓库性能的关键因素。如果书中还能提供一些针对不同业务场景的数据仓库设计范例，比如电商、金融、社交等，那就更好了，能够极大地拓宽我的思路，让我触类旁通。我渴望的是一本能够真正帮助我将大数据仓库从“概念”变成“现实”的书。