这本书对Spark有深入的讲解,同时也包括databricks公司推荐的官方电子书《A-Gentle-Introduction-to-Apache-Spark》。备注:共有9个PDF文件,均为英文版。建议阅读,理解起来并不难!
Apache Spark大数据入门
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Apache Spark编程入门指南
Spark编程指南是一本适合初学者的入门手册,涵盖了Apache Spark的核心概念和操作,帮助编程人员快速掌握Spark的使用并理解其生态系统。Apache Spark是一个快速、大规模、通用的计算引擎,提供了丰富的高级API,支持Java、Scala、Python和R等编程语言。Spark的设计目标是支持数据在内存中的处理,以提高数据处理速度,也被称为内存计算。与Hadoop MapReduce相比,Spark可以将作业中间结果保存在内存中,避免昂贵的磁盘I/O操作,大大提升处理效率。Spark编程的核心是围绕RDD(弹性分布式数据集)展开的,RDD是分布式内存的一个抽象概念,提供一个容错的并行操作数据集。在Spark中,所有计算都围绕着RDD执行,RDD可视为Spark的灵魂。RDD具有两个核心操作:转换(Transformations)和行动(Actions)。转换操作创建一个新的RDD,例如map和filter;行动操作则返回结果或将数据写入外部存储系统,例如count和first。Spark还提供了键值对操作,支持更复杂的计算,如MapReduce、连接(Joins)和分组(Groups)。这些操作通常用于处理键值对数据,允许用户轻松实现分布式数据操作。Spark Streaming是Spark的一个扩展,用于处理实时数据流,用户可从Kafka、Flume、Twitter等不同来源接收实时数据,并使用Spark的API处理数据。Spark Streaming引入了一个新的概念DStream(Discretized Stream),表示连续的数据流,可以看作是RDD的序列,并提供用于数据流的转换和行动操作。在使用Spark时,监控和调优性能是重要环节。监控可以了解应用的运行状态和资源使用情况;调优则是在性能不足时,通过分析和修改来提高效率,包括减少任务执行时间、设置合理并行度及使用缓存等策略。SparkSQL是Spark用于结构化数据处理的模块,允许用户使用SQL查询数据,同时提供DataFrame API便于操作半结构化数据。SparkSQL支持Hive、JSON、Parquet等数据格式。
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