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大数据时代的资料库处理:Spark SQL亲自动手做

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出版者 出版社:佳魁资讯 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者
出版日期 出版日期:2018/09/07
语言 语言:繁体中文



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发表于2024-04-20

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图书描述

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。
 

著者信息

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。
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图书目录

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

图书序言

图书试读

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