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spark大数据分析技术与实战

发布时间:2023-01-21 18:27:59

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《Spark大数据分析实战》(高彦杰)电子书网盘下载免费在线阅读

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密码:96vs

书名:Spark大数据分析实战

作者:高彦杰

豆瓣评分:5.2

出版社:机械工业出版社

出版年份:2016-1-1

页数:213

内容简介:

本书一共11章:其中第1~3章,主要介绍了Spark的基本概念、编程模型、开发与部署的方法;第4~11章,详细详解了热点新闻分析系统、基于云平台的日志数据分析、情感分析系统、搜索引擎链接分析系统等的应用与算法等核心知识点。

作者简介:

高彦杰,毕业于*国人民大学,就职于微软亚洲研究院。开源技术爱好者,对spark及其他开源大数据系统与技术有较为深入的认识和研究,实践经验丰富。较早接触并使用spark,对spark应用开发、spark系统的运维和测试比较熟悉.深度阅读了spark的源代码,了解spark的运行机制,擅长spark的查询优化。

曾著有畅销书《spark大数据处理:技术、应用与性能优化》。

倪亚宇,清华大学自动化系在读博士研究生,曾于微软亚洲研究院、IBM研究院实习。对大规模的推荐系统和机器学习算法有较为深入的研究和丰富的实践经验。

2. spark快速大数据分析怎么样

首先大数据spark技术是基于Python和scala编程语言的,熟悉掌握这两种编程语言是必须的;
其次是要学习spark应用场景、模型和集群搭建等内容;
还有后期的大数据处理等都是必要的知识点

3. spark最佳实践电子版 spark是什么版本

《Spark大数据处理技术》以Spark 0.9版本为基础进行编写,是一本全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的书籍,是国内首本深入介绍Spark原理和架构的技术书籍。主要内容有Spark基础功能介绍及内部重要模块分析,包括部署模式、调度框架、存储管理以及应用监控;同时也详细介绍了Spark生态圈中其他的软件和模块,包括SQL处理引擎Shark和Spark SQL、流式处理引擎Spark Streaming、图计算框架Graphx以及分布式内存文件系统Tachyon。《Spark大数据处理技术》从概念和原理上对Spark核心框架和生态圈做了详细的解读,并对Spark的应用现状和未来发展做了一定的介绍,旨在为大数据从业人员和Spark爱好者提供一个更深入学习的平台。
《Spark大数据处理技术》适合任何大数据、Spark领域的从业人员阅读,同时也为架构师、软件开发工程师和大数据爱好者展现了一个现代大数据框架的架构原理和实现细节。相信通过学《Spark大数据处理技术》,读者能够熟悉和掌握Spark这一当前流行的大数据框架,并将其投入到生产实践中去。
《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》根据最新技术版本,系统、全面、详细讲解Spark的各项功能使用、原理机制、技术细节、应用方法、性能优化,以及BDAS生态系统的相关技术。
通过上面两本熟悉Spark的原理架构以及应用,想深入学习的话,还有《Apache Spark源码剖析》,它全面、系统地介绍了Spark源码,深入浅出。

4. hadoop + spark 大数据巨量分析与机器学习整合开发实战 这本书怎么样

不行啊,现在已经spark2.0了

5. 大数据培训内容,大数据要学哪些课程

java

数据结构、关系型数据库linux系统操作

hadoop离线分析、Storm实时计算、spark内存计算

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简介:这是一本根据应用场景讲解如何通过Spark进行大数据分析与应用构建的著作,以实战为导向。作者结合典型应用场景,抽象出通用与简化后的模型,以便于读者能举一反三,直接应用。

本书首先从技术层面讲解了Spark的机制、生态系统与开发相关的内容;然后从应用角度讲解了日志分析、推荐系统、情感分析、协同过滤、搜索引擎、社交网络分析、新闻数据分析等多个常见的大数据场景下的数据分析。在每个场景中,首先是对场景进行抽象与概括,然后将Spark融入其中构建数据分析算法与应用,最后结合其他开源系统或工具构建更为丰富的数据分析流水线。

7. 数据分析课程包括哪些内容

1、大数据前沿知识及hadoop入门


零基础入门,了解大数据的历史背景及发展方向,掌握hadoop的两种安装配置。


2、Hadoop部署进阶


熟练掌握hadoop集群搭建;对Hadoop架构的分布式文件系统HDFS进行深入分析。


3、Java基础


了解java程序设计的基本思想,熟练利用eclipse进行简单的java程序设计,熟练使用jar文件,了解mysql等数据库管理系统的原理,了解基于web的程序开发流程。


4、MapRece理论及实战


熟悉MapRece的工作原理及应用,熟悉基本的MapRece程序设计,掌握根据大数据分析的目标设计和编写基于maprece的项目。


5、hadoop+Mahout大数据分析


掌握基于hadoop+mahout的大数据分析方法的使用场景,熟练运用mahout的成熟算法进行特定场景的大数据分析。


6、Hbase理论及实战


掌握hbase的数据存储及项目实战、掌握Spark、Hive的安装、配置及使用场景。


7、Spark大数据分析


Spark、Hive的安装、配置及使用场景,熟练运用Spark的成熟算法进行特定场景的大数据分析。

8. 25款大数据入门与实战电子书+视频教程(全程干货)

本资源由菜鸟窝大数据教研团队整理的,共有1.3GB学习资源(电子书)含Hadoop大数据与挖掘实战、Hbase实战、Spark大数据处理技术、Spark高级数据分析、大数据存储MongoDB实战、大数据架构师指南、数据算法、大数据挖掘等25本必读电子书~
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