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

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 大數據
• Spark SQL
• 數據處理
• 資料庫
• 動手實踐
• 技術
• 編程
• 熱銷
• 數據分析
• SQL

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。

本書特色

　　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。

好的，這是一份圍繞大數據處理和Spark SQL主題，但不包含您提供的特定書籍內容的圖書簡介。 --- 圖書名稱： 現代數據工程實踐：從Hadoop生態到雲原生數據棧 內容簡介： 隨著數據量的爆炸性增長，傳統的關係型數據庫和批處理工具已難以支撐現代企業對實時洞察和高效數據治理的需求。本書旨在為數據工程師、架構師和高級分析師提供一套全麵、實戰驅動的現代數據工程方法論與技術棧指南。我們不僅關注工具本身，更深入探討如何在復雜的業務場景中，設計、構建和維護穩定、可擴展的數據平颱。 本書的核心目標是幫助讀者跨越理論與實踐的鴻溝，掌握當前數據生態中至關重要的技術棧，特彆是那些在企業級環境中被廣泛采用的工具和模式。 第一部分：數據基礎設施的演進與基礎（從批處理到流處理的轉型） 本部分首先迴顧瞭大數據技術的發展曆程，從早期的Hadoop MapReduce到現代的Lambda和Kappa架構。我們將詳細解析構建彈性數據湖（Data Lake）和數據湖倉（Data Lakehouse）的基礎組件。 分布式文件係統與存儲優化： 深入講解HDFS的架構原理，並對比雲對象存儲（如AWS S3, Azure Blob Storage）在成本、彈性和性能上的差異。重點探討Parquet和ORC等列式存儲格式的內部結構、壓縮算法及其對查詢性能的決定性影響。 數據湖的結構化與治理： 介紹如何利用元數據管理層（如Hive Metastore或現代的數據目錄服務）來統一管理數據湖中的數據資産。討論數據分層策略（如Bronze, Silver, Gold層）的設計原則，確保數據質量和可追溯性。 流處理範式入門： 為引入實時處理打下基礎，簡要介紹流處理的基本概念，如事件時間、處理時間、窗口化操作等，為後續章節的實時計算工具打下理論基礎。 第二部分：核心計算引擎與高性能查詢優化 本部分是全書的技術核心，專注於當前主流的分布式計算框架及其優化技巧。我們將聚焦於如何編寫齣高效、低延遲的計算作業。 彈性計算框架深度解析： 全麵解析Apache Spark的核心架構，包括Driver、Executor、Cluster Manager的角色劃分，以及DAG調度器的工作流程。我們將著重分析Shuffle操作的機製及其對集群資源的消耗，並提供避免過度Shuffle的實戰技巧。 內存管理與故障恢復： 探討JVM調優在Spark中的重要性，包括堆外內存（Off-Heap Memory）的使用和存儲層（Storage Layer）的配置。學習Spark的Checkpointing和Lineage機製，確保大規模作業的容錯能力。 SQL性能調優的藝術： 雖然本書不局限於SQL，但我們將詳細探討如何利用Catalyst優化器的工作原理來提升SQL查詢效率。內容涵蓋謂詞下推（Predicate Pushdown）、分區剪枝（Partition Pruning）、以及Join策略的選擇（Broadcast Join, Sort-Merge Join）。我們將通過實際案例展示如何使用Explain Plan來診斷性能瓶頸。 異構計算加速： 介紹如何利用如Apache Arrow等技術，實現CPU與GPU之間的高效數據交換，以及如何利用矢量化執行器來加速處理流程。 第三部分：構建實時與交互式數據管道 現代數據平颱要求能夠快速響應業務變化，本部分側重於實時數據攝取、流式轉換以及交互式分析環境的搭建。 消息隊列與事件驅動架構： 深入研究Apache Kafka的內部機製，包括Topic分區、副本同步和消費者組的負載均衡。講解如何設計高吞吐量、低延遲的數據Ingestion Pipeline。 流處理框架實戰： 側重於如何使用現代流處理框架（如Apache Flink或Spark Streaming的Structured Streaming）來構建有狀態的實時應用。討論Watermark在處理亂序數據時的應用，以及如何實現Exactly-Once語義的數據保證。 增量式數據處理與CDC（Change Data Capture）： 探討如何高效地處理數據變更，避免全量重跑。介紹利用Debezium等工具捕獲數據庫變更日誌，並將其實時同步到數據湖或數據倉庫中的方法論。 第四部分：現代數據倉庫與數據服務層 本部分關注如何將處理後的數據轉化為易於消費的、高性能的數據服務層，支撐BI報告和機器學習應用。 數據湖倉一體化方案： 詳細介紹Delta Lake、Apache Hudi和Apache Iceberg等開源事務性存儲層，它們如何為數據湖帶來ACID特性、Schema演進和時間旅行（Time Travel）能力。重點分析它們在構建可信數據層中的作用。 OLAP引擎的應用： 探討Presto/Trino和Apache Druid等分布式SQL查詢引擎，它們如何為數據科學傢和業務分析師提供秒級響應的交互式分析能力。我們將對比它們的適用場景和架構差異。 數據服務的部署與運維（DevOps for Data）： 討論數據管道的CI/CD流程，如何使用Airflow或Dagster等編排工具來調度復雜的批處理和流處理任務。同時，涵蓋數據質量監控、告警設置以及資源隔離的最佳實踐。 本書特色： 本書強調“動手做”的理念，所有關鍵技術點均配有詳盡的代碼示例、配置指導和實際運行中的性能對比數據。內容結構緊湊，技術選型緊跟行業前沿，旨在確保讀者能夠將所學知識直接應用於生産環境，有效提升數據處理效率和平颱穩定性。閱讀本書後，您將具備設計和實現一套企業級、可擴展的現代數據處理基礎設施的能力。

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☆☆☆☆☆

我是一個對新技術充滿好奇的技術愛好者，尤其對大數據和人工智能領域抱有濃厚的興趣。《大數據時代的資料庫處理：Spark SQL親自動手做(熱銷版)》這個書名，一下子就抓住瞭我的眼球。我對書中關於Spark SQL在不同數據源上的查詢能力非常感興趣，例如如何直接查詢HDFS、S3、Kafka中的數據，以及如何與Hive、HBase等傳統大數據組件集成。我更希望書中能包含一些關於Spark SQL在實時數據流處理方麵的應用，因為這在當前大數據應用中越來越普遍。這本書的“親自動手做”理念，讓我相信它不僅僅是一本理論書籍，更是一本實踐指南，我期待能通過書中的案例，真正地掌握Spark SQL，並將其應用到我的個人項目或者開源社區的貢獻中，體驗大數據帶來的無限可能。

评分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《大數據時代的資料庫處理：Spark SQL親自動手做(熱銷版)》，迫不及待地翻閱起來。這本書的封麵設計就相當吸引人，那種科技感與厚重感並存的風格，瞬間點燃瞭我對大數據探索的熱情。我一直對Spark SQL在處理海量數據方麵的能力感到好奇，尤其是在實際工作中，麵對復雜的數據查詢和分析任務時，總覺得傳統數據庫的效率有些捉襟見肘。這本書的齣現，就像一盞指路明燈，讓我看到瞭在Spark SQL這個強大的工具下，如何更高效、更靈活地駕馭數據。我特彆關注書中關於SQL語法在Spark環境下的應用，以及如何優化查詢性能的部分。畢竟，光有強大的工具，如果使用不當，也難以發揮其最大效用。希望書中能有豐富的實戰案例，讓我能夠邊學邊練，真正地把知識轉化為解決實際問題的能力。讀完前言，作者那種深入淺齣的講解風格就讓我對接下來的內容充滿瞭期待。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的計算機科學專業的學生，目前正在接觸大數據相關的課程。老師在課堂上提到瞭Spark，但很多概念都比較抽象，我一直希望能找到一本既有理論深度又不失實踐指導的書籍。《大數據時代的資料庫處理：Spark SQL親自動手做(熱銷版)》這個書名就非常契閤我的學習目標。我對書中關於Spark SQL與Hadoop生態係統的結閤部分特彆感興趣，想瞭解它們是如何協同工作的。同時，我也關注書中關於分布式SQL查詢的優化策略，因為在處理大規模數據集時，效率是至關重要的。我希望能通過這本書，不僅理解Spark SQL的基本語法和操作，更能學習到一些高級技巧，比如如何處理半結構化數據、如何進行數據聯邦查詢等等。這本書的“親自動手做”部分，也讓我充滿期待，希望書中能提供一些可以直接下載和運行的代碼，讓我能夠親身體驗Spark SQL的強大之處，並為我將來的畢業設計打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

作為一名數據分析師，每天都在與各種各樣的數據打交道。數據的規模日益龐大，對分析工具的要求也越來越高。Spark SQL這個名字早已如雷貫耳，但一直苦於沒有係統性的學習途徑。這本《大數據時代的資料庫處理：Spark SQL親自動手做(熱銷版)》恰好滿足瞭我的需求。我最期待的部分是書中關於Spark SQL的架構原理和核心組件的講解。隻有理解瞭其底層運作機製，纔能更好地掌握它的強大之處，並在實際應用中做齣更明智的選擇。書中提到的“親自動手做”更是讓我眼前一亮，這意味著書中會有大量的代碼示例和練習題，這對於我這種喜歡動手實踐的學習者來說，簡直是福音。我希望通過這本書，能夠掌握Spark SQL在ETL、數據倉庫構建、即席查詢等方麵的應用，最終提升我的數據處理和分析效率，為我的職業發展添磚加瓦。

评分☆☆☆☆☆

平時的工作涉及大量的數據存儲和管理，最近公司開始引入Spark技術，我作為其中的一員，肩負著學習和實踐的重任。《大數據時代的資料庫處理：Spark SQL親自動手做(熱銷版)》這本書的齣現，為我提供瞭一個非常好的學習平颱。我非常看重書中關於Spark SQL在實際生産環境中的應用場景的描述，例如如何與現有數據倉庫整閤，如何在數據湖上進行查詢等。我希望通過這本書，能夠理解Spark SQL的執行計劃是如何生成的，以及如何通過調整參數來優化查詢性能。書中提到的“熱銷版”也暗示瞭這本書受到瞭廣泛的認可，相信內容一定很紮實。我期待書中能有詳細的步驟指導，帶領我一步步地完成各種數據處理任務，從而快速掌握Spark SQL這項關鍵技能，更好地適應公司的技術轉型。