spark大數據分析技術與實戰

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書名：Spark大數據分析實戰

作者：高彥傑

豆瓣評分：5.2

出版社：機械工業出版社

出版年份：2016-1-1

頁數：213

內容簡介：

本書一共11章：其中第1～3章，主要介紹了Spark的基本概念、編程模型、開發與部署的方法；第4～11章，詳細詳解了熱點新聞分析系統、基於雲平台的日誌數據分析、情感分析系統、搜索引擎鏈接分析系統等的應用與演算法等核心知識點。

作者簡介：

高彥傑，畢業於*國人民大學，就職於微軟亞洲研究院。開源技術愛好者，對spark及其他開源大數據系統與技術有較為深入的認識和研究，實踐經驗豐富。較早接觸並使用spark，對spark應用開發、spark系統的運維和測試比較熟悉．深度閱讀了spark的源代碼，了解spark的運行機制，擅長spark的查詢優化。

曾著有暢銷書《spark大數據處理：技術、應用與性能優化》。

倪亞宇，清華大學自動化系在讀博士研究生，曾於微軟亞洲研究院、IBM研究院實習。對大規模的推薦系統和機器學習演算法有較為深入的研究和豐富的實踐經驗。

2. spark快速大數據分析怎麼樣

首先大數據spark技術是基於Python和scala編程語言的，熟悉掌握這兩種編程語言是必須的；
其次是要學習spark應用場景、模型和集群搭建等內容；
還有後期的大數據處理等都是必要的知識點

3. spark最佳實踐電子版 spark是什麼版本

《Spark大數據處理技術》以Spark 0.9版本為基礎進行編寫，是一本全面介紹Spark及Spark生態圈相關技術的書籍，是國內首本深入介紹Spark原理和架構的技術書籍。主要內容有Spark基礎功能介紹及內部重要模塊分析，包括部署模式、調度框架、存儲管理以及應用監控；同時也詳細介紹了Spark生態圈中其他的軟體和模塊，包括SQL處理引擎Shark和Spark SQL、流式處理引擎Spark Streaming、圖計算框架Graphx以及分布式內存文件系統Tachyon。《Spark大數據處理技術》從概念和原理上對Spark核心框架和生態圈做了詳細的解讀，並對Spark的應用現狀和未來發展做了一定的介紹，旨在為大數據從業人員和Spark愛好者提供一個更深入學習的平台。
《Spark大數據處理技術》適合任何大數據、Spark領域的從業人員閱讀，同時也為架構師、軟體開發工程師和大數據愛好者展現了一個現代大數據框架的架構原理和實現細節。相信通過學《Spark大數據處理技術》，讀者能夠熟悉和掌握Spark這一當前流行的大數據框架，並將其投入到生產實踐中去。
《Spark大數據處理：技術、應用與性能優化》根據最新技術版本，系統、全面、詳細講解Spark的各項功能使用、原理機制、技術細節、應用方法、性能優化，以及BDAS生態系統的相關技術。
通過上面兩本熟悉Spark的原理架構以及應用，想深入學習的話，還有《Apache Spark源碼剖析》，它全面、系統地介紹了Spark源碼，深入淺出。

4. hadoop + spark 大數據巨量分析與機器學習整合開發實戰 這本書怎麼樣

不行啊，現在已經spark2.0了

5. 大數據培訓內容，大數據要學哪些課程

java

數據結構、關系型資料庫、linux系統操作

hadoop離線分析、Storm實時計算、spark內存計算

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簡介：這是一本根據應用場景講解如何通過Spark進行大數據分析與應用構建的著作，以實戰為導向。作者結合典型應用場景，抽象出通用與簡化後的模型，以便於讀者能舉一反三，直接應用。

本書首先從技術層面講解了Spark的機制、生態系統與開發相關的內容；然後從應用角度講解了日誌分析、推薦系統、情感分析、協同過濾、搜索引擎、社交網路分析、新聞數據分析等多個常見的大數據場景下的數據分析。在每個場景中，首先是對場景進行抽象與概括，然後將Spark融入其中構建數據分析演算法與應用，最後結合其他開源系統或工具構建更為豐富的數據分析流水線。

7. 數據分析課程包括哪些內容

1、大數據前沿知識及hadoop入門

零基礎入門，了解大數據的歷史背景及發展方向，掌握hadoop的兩種安裝配置。

2、Hadoop部署進階

熟練掌握hadoop集群搭建;對Hadoop架構的分布式文件系統HDFS進行深入分析。

3、Java基礎

了解java程序設計的基本思想，熟練利用eclipse進行簡單的java程序設計，熟練使用jar文件，了解mysql等資料庫管理系統的原理，了解基於web的程序開發流程。

4、MapRece理論及實戰

熟悉MapRece的工作原理及應用，熟悉基本的MapRece程序設計，掌握根據大數據分析的目標設計和編寫基於maprece的項目。

5、hadoop+Mahout大數據分析

掌握基於hadoop+mahout的大數據分析方法的使用場景，熟練運用mahout的成熟演算法進行特定場景的大數據分析。

6、Hbase理論及實戰

掌握hbase的數據存儲及項目實戰、掌握Spark、Hive的安裝、配置及使用場景。

7、Spark大數據分析

Spark、Hive的安裝、配置及使用場景，熟練運用Spark的成熟演算法進行特定場景的大數據分析。

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