Spark核心技术与案例实战+Elasticsearch权威指南+JVM高级特性与最佳实践

《图解 Spark 核心技术与案例实战》《Elasticsearch 权威指南》《JVM 高级特性与最佳实践》这三本合在一块，真是搞大数据开发的一个宝藏资源。图多、例子全，适合你一边看一边动手试，是那些刚上手 Spark 或者要优化线上 Elasticsearch 集群的同学，挺有用的。嗯，还有 JVM 那部分，不只是讲 GC、内存分配啥的，连调优建议也讲得挺细。反正我用下来感觉还不错，推荐你试试看，实战案例+调优经验，干货满满！

spark 0 2025-06-15

Spark Core 1.6.1核心组件(Scala 2.11)

Spark 1.6.1 版本的核心包，用起来还挺稳定的，适合做一些老版本环境的兼容开发。尤其你在跑老项目或者搞兼容测试时，这包挺顺手的，基本不出幺蛾子。启动快，依赖也不复杂，和 Hadoop 那边对接也比较顺利，省了不少心。 运行在Scala 2.11上的 Spark 版本，1.6.1 算是比较成熟的一版了。比起之前的 1.6.0，bug 修了一些，性能也稳了一点，是 Shuffle 那块的表现会好不少。适合你想要个“别动我就行”的版本。 你要是对比着用，可以看看之前那个优化版 1.6.0，嗯，两个版本差不多，但 1.6.1 更保险一些。还有，如果你想搞点图计算啥的，顺手看看GraphX 的

spark 0 2025-06-15

Elasticsearch从入门到深入学习笔记

想学好 ES，得从基础到深入都弄明白。ES 其实是基于 Lucene 做的，Lucene 是个高性能的全文检索库，搜索功能比较强大。ES 在它之上做了不少优化，像是集群管理、自动分片和故障转移都内置了，能让你轻松搞定分布式搜索。接下来，安装 ES 其实蛮，下载包解压就行，记得配置好JAVA_HOME环境变量。安装好之后，你可以通过http://127.0.0.1:9200来验证是否启动成功。 倒排索引是 ES 的核心，理解它就能搞懂全文检索怎么实现。你可以用POST /index_name/_doc/来插入文档，用GET /index_name/_search来查询。ES 也支持插件，比如El

spark 0 2025-06-15

Spark数据科学指南

Spark 是大数据领域的明星，性能和灵活性让它受到了广泛欢迎。如果你是数据科学家或开发者，Spark 几乎是你不可错过的工具。Spark for Data Science这本书就深入了如何用 Spark 2.0 进行数据，是在机器学习的应用上。书里不仅仅讲 Spark 的基本框架，还了 Spark SQL、MLlib 等常用组件，你掌握最新的技术和应用。无论是流、图形计算还是大规模数据，Spark 都能轻松搞定。而且，Spark 的弹性分布式数据集（RDD）设计也让大数据变得更加高效。书中的内容深度适中，适合想要入门或进阶的开发者。推荐给那些对大数据和机器学习有兴趣的朋友们，能你更好地理解

spark 0 2025-06-15

PySpark机器学习实战指南

PySpark 的机器学习书，页面挺厚，532 页，但内容讲得还挺实在，尤其是你对大数据和 Spark 有兴趣的话，绝对值得啃一啃。这是 2017 年出的第二版，第一版是在 2015 年出的，升级内容不少。 PySpark和Spark MLlib怎么结合，书里讲得比较系统。比如用RandomForestClassifier做分类任务，流程也清晰，管道（Pipeline）也都搭配得当，挺适合从传统 ML 往分布式过渡的人。 Rajdeep Dua 他们写得还不错，代码量比较多，配套的数据集也能直接跑起来，省事不少。响应也快，部署也讲了点，虽然略简单，但够用。 哦对了，如果你手头用的是 2.x 版

spark 0 2025-06-15

Spark MLlib推荐算法实战

Spark 推荐算法挺有意思的，尤其是它的 MLlib 库，能让轻松实现各种推荐系统。如果你需要做个推荐系统，MLlib 里的协同过滤算法和基于内容的推荐策略都能帮你大忙。举个例子，协同过滤会根据用户的历史行为来找到相似的用户或物品，从而推荐你喜欢的商品。而基于内容的推荐，则通过物品的特征，给你推荐相似的物品。其实，你可以灵活地把这两种算法结合起来，效果会更好。推荐系统在电商、社交平台都能看到它的身影，像是淘宝、Netflix 用的都是类似的推荐技术。嗯，要用 Spark 来做，要做数据预、构建模型、评估结果，才能把它用到实际场景里。如果你也想搭建个推荐系统，Spark 的 MLlib 真是一

spark 0 2025-06-15

Beijing PM2.5 2010-2015空气质量数据

Spark 项目里的空气质量数据资源，用的就是BeijingPM20101_20151231_1.csv这个文件，挺经典的一个。北京 2010 到 2015 年的 PM2.5 数据，按小时排的，清洗过的数据也还算干净。拿来做Spark Streaming、机器学习、时间序列预测啥的都挺顺手。 老实说，像这种格式规整的数据，拿来练手是再合适不过的了。你直接用pandas.read_csv就能读，字段名清楚，时间戳也标准，基本不用怎么预，省了不少事。 我之前做Apache Spark的流项目，就是靠这个数据来模拟实时推送。想搭建一个本地模拟的Kafka+Spark环境，它合适。每小时一条记录，改改

spark 0 2025-06-15

Spark实战高手之路PDF文档

五章干货满满的《Spark 实战高手之路》，挺适合想撸 Spark 集群开发的你。讲得比较细，像架构、内核、还有实战都一一拆解了，读起来也不会太晦涩。更妙的是，它不只是讲概念，实操内容也安排上了，跟着做一遍思路就清楚了。讲 Spark 内核那一章，内容蛮扎实。比如任务调度怎么跑、DAG 是怎么生成的，都有图解搭配。想深入理解架构的你，真的别错过。再搭配下边的架构图文章，看着更有感觉。文档里还穿插了一些编程实践，比如RDD的用法，和Spark SQL的流程。对刚接触 Spark 或者正打算上手项目的人来说，比较友好，响应也快，代码也简单。顺手给你推荐几个相关资源，像深度解析 Spark 内核架构

spark 0 2025-06-15

Python商品推荐算法Embedding词向量计算

词向量的商品推荐算法，用起来还挺顺手的，尤其是你要做个推荐系统时，直接用 Python 搭一套 embedding 模型就能跑起来。训练语料用得好，效果还真不差。 embedding 的计算逻辑其实不复杂，就是把文本或者商品标签转成向量，做个余弦相似度匹配，谁离得近就推荐谁。跟 word2vec 那套思想差不多，熟悉 NLP 的你肯定上手快。 像我之前做电商类项目时，就用这种方式搭了个基于标题词向量的推荐系统。响应也快，代码也简单，维护起来也方便。你要是想试试看，建议从小规模文本数据开始练练手，数据干净、结果也直观。 相关的资料我也挑了几个，像Spark MLlib 的 ALS 算法实战，还有

spark 0 2025-06-15

Elasticsearch写入原理与性能优化

ElasticSearch 的写入机制，其实多人没整明白，尤其在大数据场景下，写入慢、堆积、甚至丢数据的问题，真的挺让人头大。《ElasticSearch 写入原理及优化》这份文档，讲得还蛮细，算是把写入链路拆得比较清楚了。你能搞懂从index求开始，到refresh、flush、merge这一套流程，哪里耗时、哪里能动手脚。像你用Flink或者Logstash批量写入时，常见的吞吐低，其实多时候是bulk size没调好，或者是refresh 机制搞得太频繁。文档里有提这块的优化建议，还附了实践对比，蛮实用的。顺带一提，作者也连了不少相关文章，有倒排索引实现的 Java 代码，有Elasti

spark 0 2025-06-15