大數據時代的資料庫處理：Spark SQL親自動手做 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Spark SQL是 Spark大數據框架的一部分，支援使用標準SQL查詢和HiveQL來讀寫資料，可用於結構化資料處理，並可以執行類似SQL的Spark資料查詢，有助於開發人員更快地建置和執行Spark程式。全書分為4篇，共9章，第一篇講解Spark SQL 發展曆史和開發環境搭建。第二篇講解Spark SQL 實例，幫助讀者掌握Spark SQL的入門操作，瞭解Spark RDD、DataFrame和DataSet，並熟悉 DataFrame 各種操作。第三篇講解基於WiFi探針的商業大數據分析專案，實例中包含資料獲取、預處理、存儲、利用Spark SQL 挖掘資料，一步步帶領讀者學習Spark SQL強大的資料採擷功能。第四篇講解Spark SQL 最佳化的知識。

　　適用：Spark初學者、Spark資料分析人員以及Spark程式開發人員，也可作為大專院校和培訓機構等相關專業的師生教學參考。
 

深入淺齣：現代數據科學中的數據治理與質量保障 書籍簡介 在數據爆炸式增長的今天，原始數據的海量堆積並不能自然轉化為商業價值。如何有效地管理、清洗、驗證並確保數據的準確性、一緻性和完整性，是每一個數據驅動型組織麵臨的核心挑戰。本書《現代數據科學中的數據治理與質量保障》並非聚焦於特定的計算框架或編程實踐，而是旨在構建一個全麵、係統的知識體係，指導專業人士如何從戰略高度規劃、設計並落地一套健壯的數據治理與質量保障體係。 本書分為六個核心部分，層層遞進，旨在為讀者提供一個從理論基石到實踐落地的完整藍圖。 --- 第一部分：數據治理的戰略基石與組織框架 本部分首先確立瞭數據治理的戰略地位，闡明瞭在數字化轉型浪潮中，數據治理不再是技術部門的附屬工作，而是驅動業務決策和風險控製的核心能力。 核心內容涵蓋： 1. 數據治理的價值重塑： 探討數據治理如何直接影響閤規性（如GDPR、CCPA等）、提升決策的可靠性，並降低運營風險。 2. 建立數據治理組織結構： 詳細解析不同成熟度組織所需的數據治理委員會、數據治理辦公室（DGO）的設立與職能劃分。重點闡述數據所有者（Data Owner）、數據管傢（Data Steward）和數據保管員（Data Custodian）的角色與責任矩陣（RACI模型應用）。 3. 製定數據治理政策與標準： 如何將抽象的治理目標轉化為可執行的政策文件。包括數據分類分級標準、數據共享與訪問控製的政策製定流程。 4. 治理的成熟度模型評估： 介紹業界主流的數據治理成熟度模型，幫助讀者定位當前組織的狀態，並規劃未來三到五年的提升路徑。 --- 第二部分：數據質量管理體係的構建 數據質量是數據治理的生命綫。本部分深入剖析瞭數據質量的內涵、維度及其量化方法，強調“預防勝於治療”的原則。 核心內容涵蓋： 1. 數據質量的六大維度解析： 詳細界定準確性（Accuracy）、完整性（Completeness）、一緻性（Consistency）、及時性（Timeliness）、有效性（Validity）和唯一性（Uniqueness）在不同業務場景下的具體要求和衡量指標（Metrics）。 2. 數據質量度量框架（DQM Framework）： 如何設計麵嚮業務的質量規則。例如，對於客戶主數據，如何定義“有效地址”的規則集；對於交易數據，如何定義“一緻性”的跨係統校驗邏輯。 3. 數據質量的生命周期管理（DQLM）： 覆蓋數據質量的定義、監控、分析、改進和報告全過程。強調將質量檢查內嵌於數據攝入（Ingestion）和轉換（Transformation）流程中，而非事後補救。 4. 自動化質量檢測工具選型與部署原則： 不涉及具體工具的操作，而是探討選擇工具時應考慮的因素，如規則引擎的靈活性、可擴展性、以及與現有數據平颱的集成能力。 --- 第三部分：元數據管理與數據目錄的實踐 元數據是理解和使用數據的“指南針”。本部分聚焦於如何有效管理描述性元數據、技術元數據和業務元數據，構建統一的數據資産目錄。 核心內容涵蓋： 1. 元數據分層結構設計： 技術元數據（Schema、錶結構）、業務元數據（業務定義、術語錶）和操作元數據（審計日誌、質量分數）的相互關係與存儲策略。 2. 構建企業級數據詞典與術語錶： 確保業務部門和技術部門對核心數據概念（如“活躍用戶”、“淨收入”）擁有統一的、無歧義的理解。 3. 數據血緣（Data Lineage）的建模與可視化： 詳細闡述從源係統到報告層，數據流嚮和轉換邏輯的追蹤技術和最佳實踐。血緣追蹤在影響分析（Impact Analysis）和根因分析（Root Cause Analysis）中的關鍵作用。 4. 數據目錄的采用與推廣： 如何將技術元數據轉化為業務用戶友好的數據發現門戶，提升數據資産的可見性和可信度。 --- 第四部分：數據安全、隱私保護與閤規性設計 本部分從治理視角審視數據安全和隱私保護，強調將閤規性要求轉化為係統設計的一部分（Privacy by Design）。 核心內容涵蓋： 1. 數據分類與敏感度映射： 建立企業級的數據敏感度等級體係，並將其與訪問控製策略精確關聯。 2. 數據脫敏與假名化技術概述： 介紹在開發、測試和分析環境中使用數據遮蔽、隨機化和同態加密等技術，以平衡數據可用性和隱私保護需求。 3. 訪問權限的精細化控製模型： 探討基於角色的訪問控製（RBAC）與基於屬性的訪問控製（ABAC）在數據倉庫和數據湖環境中的應用邊界和選擇依據。 4. 審計與可追溯性要求： 建立全麵的數據訪問日誌和操作審計機製，以滿足監管機構對數據使用軌跡的透明度要求。 --- 第五部分：數據治理的流程嵌入與技術集成 本部分關注如何將治理理念融入日常數據管道（Data Pipeline）的建設中，實現治理的自動化和持續性。 核心內容涵蓋： 1. 將質量規則嵌入CI/CD流程： 探討數據架構師如何在數據模型部署前，強製執行數據質量和治理標準。 2. 治理與數據架構的解耦與協作： 如何確保數據治理團隊製定的標準能夠無縫地被數據工程團隊所采納和實現。 3. 治理指標的儀錶闆設計： 建立麵嚮不同利益相關者（高管、業務經理、數據工程師）的治理健康度儀錶闆，實現治理效果的透明化報告。 4. 治理框架的持續改進機製： 應對業務和監管環境的變化，如何定期審查和更新治理策略和技術實現。 --- 第六部分：數據倫理與未來治理趨勢 展望數據治理的未來，本部分探討瞭更宏觀的社會責任和新興技術對治理帶來的挑戰。 核心內容涵蓋： 1. 數據倫理與偏見識彆： 討論在訓練模型時識彆和減輕數據中固有偏見的方法，確保數據使用的公平性。 2. 聯邦學習與去中心化治理的初步探討： 在數據不齣域的前提下，如何應用新興技術保障數據的主權和隱私。 3. AI在數據治理中的應用潛力： 探討利用機器學習自動發現數據質量問題、自動標記敏感數據以及自動化元數據管理的可能性。 --- 本書的讀者對象是數據治理專傢、數據架構師、首席數據官（CDO）辦公室成員，以及所有負責構建和維護企業級數據資産可靠性的技術和業務領導者。通過閱讀本書，讀者將能夠係統性地構建起一個適應現代數據挑戰、確保數據資産價值最大化的治理體係。

作者簡介

紀 涵

　　資料採擷、雲計算愛好者，曾負責多個中小型網站的開發維護工作，參與開發設計多款麵嚮校園服務的App，與多個基於Hadoop、Spark平颱的大數據應用，現主要研究方嚮為機器學習、資料採擷。

第一部分 入門篇
1初識Spark SQL   
1.1  Spark SQL的前世今生
1.2  Spark SQL能做什麼
2 Spark安裝、程式設計環境架設以及包裝傳送
2.1  Spark的簡易安裝
2.2  準備撰寫Spark應用程式的IDEA環境
2.3  將撰寫好的Spark應用程式套件裝成jar傳送到Spark上

第二部分 基礎篇
3 Spark上的RDD程式設計
3.1  RDD基礎
3.2  RDD簡單實例—wordcount  
3.3  建立RDD      
3.4  RDD操作
3.5  嚮Spark傳遞函數
3.6  常見的轉化操作和行動操作
3.7  深入瞭解RDD       
3.8  RDD 快取、持久化
3.9  RDD checkpoint容錯機製
4 Spark SQL程式設計入門
4.1  Spark SQL概述
4.2  Spark SQL程式設計入門範例
5 Spark SQL的DataFrame操作大全
5.1  由JSON檔案産生所需的DataFrame物件
5.2  DataFrame上的行動操作
5.3  DataFrame上的轉化操作
6 Spark SQL支援的多種資料來源
6.1  概述
6.2  典型結構化資料來源

第三部分 實作篇
7 Spark SQL 工程實戰之以WiFi探針為基礎的商業大數據分析技術
7.1  功能需求
7.2  係統架構
7.3  功能設計
7.4  資料庫結構
7.5  本章小結
8 第一個Spark SQL應用程式
8.1  完全分散式環境架設
8.2  資料清洗
8.3  資料處理流程
8.4  Spark程式遠端偵錯
8.5  Spark的Web介麵
8.6  本章小結

第四部分 最佳化篇
9 讓Spark程式再快一點
9.1  Spark執行流程
9.2  Spark記憶體簡介
9.3  Spark的一些概念
9.4  Spark程式設計四大守則
9.5  Spark最佳化七式
9.6  解決資料傾斜問題
9.7  Spark 執行引擎Tungsten 簡介
9.8  Spark SQL解析引擎Catalyst 簡介
9.9  本章小結

前 言

　　我們處於一個資料爆炸的時代！

　　大量湧現的智慧型手機、平闆、可穿戴裝置及物聯網裝置每時每刻都在産生新的資料，然而帶來革命性變革的並非巨量資料本身，而是我們如何從這些資料中採擷到有價值的資訊，來輔助我們做齣更加智慧的決策。我們知道，在生産環境下，所謂的大數據常常是由數韆萬筆、上億筆具有多個預先定義欄位的資料單元組成的資料集，是不是很像傳統關聯式資料庫的二維資料錶呢？那麼我們是否也能找到一個像SQL 查詢那樣簡便的工具來高效率地分析處理大數據領域中的巨量結構化資料呢？沒錯，這個工具就是Spark SQL。

　　Spark SQL 是Spark 用來操作結構化資料的進階模組，在程式中透過引用SparkSQL 模組，我們便可以像從前在關聯式資料庫利用SQL（結構化查詢語言）分析關聯式資料庫錶一樣簡單快速地在Spark 大數據分析平颱上對巨量結構化資料進行快速分析，而Spark 平颱隱藏瞭底層分散式儲存、計算、通訊的細節以及作業解析、排程的細節，使開發者僅需關注如何利用SQL 進行資料分析的程式邏輯就可以方便地操控叢集來分析我們的資料。

　　本書內容

　　礎篇、實作篇、最佳化篇，所有程式均採用簡潔而優雅的Scala 語言撰寫，Spark 架構也是使用Scala 語言撰寫的。

　　第一部分　入門篇（第1、2 章）
　　第1 章簡介Spark 的誕生、Spark SQL 的發展曆史以及Spark SQL 的用處等內容，讓讀者快速瞭解Spark SQL 背景知識，為以後的學習奠定基礎。

　　第2 章透過說明Spark SQL 開發環境的架設、Spark 作業的包裝傳送、常見問題的解答，並結閤大量圖示，讓讀者快速掌握開發環境的架設以及傳送應用程式到叢集上，為後麵章節的學習奠定堅實的基礎。

　　第二部分　基礎篇（第3、4、5、6 章）
　　第3 章是真正開始學習Spark SQL 必要的先修課，詳盡地介紹Spark 架構對資料的核心抽象--RDD（彈性分散式資料集）的各方麵。先介紹與RDD 相關的基本概念，例如轉化操作、行動操作、惰性求值、快取，說明的過程伴隨著豐富的範例，加強讀者對RDD 的瞭解與RDD 程式設計基礎。在說明RDD 中基礎內容的同時，又深入地剖析瞭疑點、睏難，例如RDD Lineage（RDD 相依關係圖）、嚮Spark 傳遞函數、對閉包的瞭解等。在之前對基本類型RDD 的學習基礎上，又引用瞭對特殊類彆RDD-- 鍵值對RDD 的大緻介紹，在鍵值對RDD介紹中對combineByKey 操作的說明，深入地從程式實現的角度洞悉瞭Spark分散式運算的實質，幫助對RDD 具有濃厚興趣的讀者做進一步的擴充。最後，站在RDD 設計者的角度重新檢查RDD 快取、持久化、checkpoint 機製，進一步詮釋RDD 為什麼能夠極佳地適應大數據分析業務的特點，有天然強大的容錯性、易恢復性和高效性。

　　第4 章對Spark 進階模組--Spark SQL， 也就是本書的主題， 進行簡明扼要的概述，並說明對應的Spark SQL 程式設計基礎。先是透過與前一章所學的Spark 對資料的核心抽象--RDD 的比較，引齣Spark SQL 中核心的資料抽象--DataFrame，說明兩者的異同，點明Spark SQL 是針對結構化資料處理的進階模組的原因，在於其內建豐富結構資訊的資料抽象。後一部分透過豐富的範例說明如何利用Spark SQL 模組來程式設計的主要步驟，舉例來說，從結構化資料來源中建立DataFrames、DataFrames 基本操作以及執行SQL 查詢等。

　　第5、6 章屬於Spark SQL 程式設計的進階內容，也是我們將Spark SQL 應用於生産、科學研究計算環境下，真正開始分析多類彆資料來源、實現各種復雜業務需求必須要掌握的知識。第5 章，以包含簡單且典型的學生資訊錶的JSON 檔案作為資料來源，深入對DataFrame 豐富強大的API 進行研究，以操作說明加範例的形式涵蓋DataFrame 中每一個常用的行動、轉化操作，進而幫助讀者輕鬆高效率地組閤使用DataFrame 所提供的API 來實現業務需求。第6章，介紹Spark SQL 可處理的各種資料來源，包含Hive 錶、JSON 和Parquet檔案等，從廣度上讓讀者瞭解Spark SQL 在大數據領域對典型結構化資料來源的皆可處理性，進一步讓讀者真正在工作中掌握一種結構化資料的分析利器。

　　第三部分　實作篇（第7、8 章）
　　第7 章透過說明大型商業實例專案（以WiFi 探針為基礎的商業大數據分析技術）的功能需求、係統架構、功能設計、資料庫結構，幫助讀者瞭解如何在實際開發中應用Spark SQL 處理結構化資料，加強讀者的工程思維，同時為第8章的學習做好準備。

　　第8 章透過說明分散式環境架設以及專案程式的解析，幫助讀者進一步瞭解Spark SQL 應用程式的執行過程，在後一部分介紹Spark SQL 程式的遠端偵錯方法和Spark 的Web 介麵，幫助讀者更加方便地瞭解程式的執行狀態。

　　第四部分　最佳化篇（第9 章）
　　最佳化篇由第9 章組成，本篇從Spark 的執行流程到記憶體以及工作的劃分，再到Spark 應用程式的撰寫技巧，接著到Spark 本身的最佳化，最後引齣資料傾斜的解決想法，層層遞進，逐步解析Spark 的最佳化思想。最後，以對Spark 執行引擎Tungsten 與Spark SQL 的解析引擎Catalyst 的介紹作為本部分的結尾。筆者將在本篇中帶領讀者掌握Spark 的最佳化方式以及思想，讓Spark 程式再快一點。

　　繁體中文版注意事項

　　為維持原作者內容，本書部分畫麵會保留原作者之簡體中文介麵，請讀者自行參照內文對照。

　　本書適閤讀者

　　本書適閤於學習資料採擷、有巨量結構化資料分析需求的大數據從業者及同好閱讀，也可以作為大專院校相關科係的教材。建議在學習本書內容的過程中，理論結閤實務，獨立進行一些程式的撰寫，採取開放式的實驗方法，即讀者自行準備實驗資料和實驗環境，解決實際問題，最後達到理論結閤實務的目的。

　　本書在寫作過程中獲得傢人以及編輯的大力支持，在此對他們一併錶示感謝。

　　本書由紀涵（負責基礎篇的撰寫）主筆，其他參與著作的還有靖曉文（負責實作篇的撰寫）、趙政達（負責入門篇、最佳化篇的撰寫），排名不分先後。
 

评分☆☆☆☆☆

作為一個在數據領域摸爬滾打瞭幾年的人，我深知理論與實踐之間那道難以逾越的鴻溝。很多時候，我們能理解某個概念的原理，但當真正動手去實現時，卻發現睏難重重。尤其是大數據領域，技術的更新迭代速度驚人，想要跟上步伐，光靠閱讀官方文檔是遠遠不夠的。這本書的名字——《大數據時代的資料庫處理：Spark SQL親自動手做》——恰恰擊中瞭我的痛點。我一直希望能夠有一本書，不僅僅是講解Spark SQL的功能，更能提供一套完整的、可操作的流程，讓我能夠從零開始，構建一個屬於自己的數據倉庫。我期待書中能包含從數據采集、清洗、轉換，到最終的數據存儲和查詢的完整生命周期。特彆是關於數據倉庫的設計原則、維度建模、事實錶與維度錶的構建，以及如何利用Spark SQL來高效地實現這些操作，這些都是我非常關注的。我希望它能用通俗易懂的語言，配以詳實的圖示和代碼，帶領讀者一步一步地完成數據倉庫的搭建過程，解決我在實際工作中遇到的各種挑戰，讓“動手做”不再是難事。

评分☆☆☆☆☆

我對這本書的期待，更多的是一種對“解決問題”的渴望。在大數據洪流中，數據倉庫的重要性不言而喻，但如何高效、準確地處理這些海量數據，卻是許多從業者頭疼的難題。Spark SQL作為大數據處理的利器，其強大之處毋庸置疑，但要將其真正運用到數據倉庫的建設中，需要係統性的學習和實踐。這本書的名字，尤其是“親自動手做”這幾個字，讓我看到瞭希望。我希望這本書能夠提供一個清晰的學習路徑，讓我從對Spark SQL的基本語法和特性有深入的瞭解，到能夠運用它來設計、構建、管理和優化一個完整的大數據倉庫。我特彆期待書中能有關於數據分區、數據傾斜、索引優化等方麵的實戰技巧，因為這些往往是影響大數據倉庫性能的關鍵因素。如果書中還能提供一些針對不同業務場景的數據倉庫設計範例，比如電商、金融、社交等，那就更好瞭，能夠極大地拓寬我的思路，讓我觸類旁通。我渴望的是一本能夠真正幫助我將大數據倉庫從“概念”變成“現實”的書。

评分☆☆☆☆☆

這本書的名字就透著一股實操勁兒，“親自動手做”，這絕對是吸引我的第一點。大數據這個概念聽起來很宏偉，但落到實際操作，特彆是數據倉庫的處理，光是理論講解真的會讓人雲裏霧裏。我看過一些介紹大數據的書，很多都停留在概念層麵，講到技術就變得晦澀難懂，要麼就是代碼片段堆砌，根本不告訴你怎麼用，更彆說融會貫通瞭。這本書的名字裏直接點明瞭Spark SQL，這可是目前處理大數據最熱門、最高效的框架之一。我一直想找一本能夠讓我真正上手、一步一步跟著學習如何使用Spark SQL來搭建和管理數據倉庫的書，而不是那些泛泛而談的理論。我非常期待這本書能夠深入淺齣地講解Spark SQL的各個核心組件，從數據源的連接、數據的ETL（抽取、轉換、加載）過程，到復雜的SQL查詢、數據模型的設計，甚至是性能優化方麵，都能有詳實的講解和可執行的代碼示例。我希望它能提供一些真實的、具有代錶性的案例，讓我能夠將學到的知識應用到實際場景中，解決工作中遇到的問題。畢竟，在大數據時代，數據就是金礦，而Spark SQL無疑是挖掘這座金礦的利器。

评分☆☆☆☆☆

聽到《大數據時代的資料庫處理：Spark SQL親自動手做》這個書名，我腦海裏立刻浮現齣那種“手把手教學”的畫麵。對於我這樣對大數據處理尚處於探索階段的人來說，最怕的就是那些隻講理論、不給實例的書。大數據本身就是一個龐大且復雜的領域，而數據倉庫又是其中的一個重要組成部分，如何將Spark SQL這樣一個強大的工具運用到數據倉庫的處理中，這本身就需要細緻的講解和大量的實踐。我希望這本書能像一位經驗豐富的導師，帶領我走進Spark SQL的世界，從最基礎的SQL語法在Spark環境下的應用講起，然後逐步深入到數據模型的構建、ETL流程的設計、以及如何利用Spark SQL進行復雜的數據分析和報錶生成。我特彆期待書中能有關於如何處理半結構化和非結構化數據、如何進行數據治理和數據質量管理等方麵的實踐經驗分享。如果還能介紹一些與Spark SQL生態係統相關的工具，比如Delta Lake、Apache Hudi等，那就更完美瞭，能夠讓我構建更健壯、更易於維護的數據倉庫。

评分☆☆☆☆☆

這本書的名字——《大數據時代的資料庫處理：Spark SQL親自動手做》——簡直是為我量身定做的。我一直以來都對如何高效地管理和利用海量數據感到好奇，而Spark SQL無疑是這個領域的核心技術之一。然而，光靠零散的教程和博客文章，很難形成一個係統性的認知和紮實的動手能力。我希望這本書能夠提供一套循序漸進的學習體係，從Spark SQL的基本原理和語法入手，到如何實際構建和優化一個大數據倉庫。我特彆關注那些能夠提升數據倉庫性能的技巧，比如如何閤理地設計錶結構、如何進行數據分區和分桶、如何優化查詢語句等。如果書中還能包含一些關於數據安全、數據隱私保護的討論，以及如何與其他大數據組件（如HDFS、Hive Metastore等）進行集成，那就更令人興奮瞭。我期待這本書能夠讓我真正掌握Spark SQL在數據倉庫處理中的應用，成為我解決大數據挑戰的得力助手。