大數據spark實戰之路完整系列課程

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簡介：大數據是近幾年廣受關注的一個概念。今天，互聯網不斷發展，逐漸深入我們生活的各個層面，隨之而來的是數據量的指數級增長，使用Spark進行大規模數據分析的實戰寶典，由著名大數據公司Cloudera的數據科學家撰寫

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簡介：《大數據Spark企業級實戰》詳細解析了企業級Spark開發所需的幾乎所有技術內容，涵蓋Spark的架構設計、Spark的集群搭建、Spark內核的解析、Spark SQL、MLLib、GraphX、Spark Streaming、Tachyon、SparkR、Spark多語言編程

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書名:Spark大數據分析實戰

豆瓣評分:5.2

作者:高彥傑/倪亞宇

出版社:機械工業出版社

出版年: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。

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簡介：作者結合自己在微軟和IBM的實踐經驗和對Spark源代碼的研究撰寫而成，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

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《大數據Spark企業級實戰》本書共包括14章，每章的主要內容如下。

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第一章回答了為什麼大型數據處理平台都要選擇SPARK

。為什麼spark如此之快?星火的理論基礎是什麼?spark如何使用專門的技術堆棧來解決大規模數據處理的需要?

第二章回答了如何從頭構建Hadoop集群的問題。

如何構建基於Hadoop集群的星火集群?如何測試火星的質量?

附錄從spark的角度解釋了Scala，並詳細解釋了Scala函數編程和面向對象編程。

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