敏捷数据科学2.0：利用 Python 和 Spark 构建数据应用程序

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Frank Kane 的《利用 Apache Spark 和 Python 驯服大数据》将手把手地带您学习 Apache Spark。Frank 将首先教您如何在单个系统或集群上设置 Spark，随后您将学习使用 Spark RDD 分析大型数据集，并使用 Python 快速开发和运行高效的 Spark 作业。 Apache Spark 已成为大数据领域的下一个热门技术——在短短几年内，它便从一项新兴技术迅速崛起为一颗耀眼的明星。Spark 允许您实时地从海量数据中快速提取可操作的见解，使其成为许多现代企业必不可少的工具。 Frank 在这本书中融入了超过 15 个与现实世界相关的互动式趣味示例，他将使您能够理解 Spark 生态系统，并轻松地实施生产级的实时 Spark 项目。

这是Python版本在使用Spark上与Hadoop分布式系统整合的重点，同时也可以独立运行Spark，是一项较新的技术应用。

《敏捷软件构建》由约翰·亨特（John Hunt）编著，出版社为Springer，第一版于2005年9月8日出版。评论如下：“这是对当前最流行的敏捷方法的非常全面的指南。作者成功地以非常简洁的风格汇集了不仅是基本方法和途径，还有在真实软件开发过程中更有效应用敏捷方法所需的工具。……书中的内容不仅适合软件开发理论家和从业者，也是任何有兴趣获取敏捷软件构建技能的学生的优秀指南。”（Tudor Balanescu，《数学中心》，第1095卷（21），2006年）。“对于系统工程师、系统论者、软件用户以及开发人员来说，这本书都是一份受欢迎的文本。出版商强调，该书侧重于大多数软件项目必须工作的现实情况。这似乎是文献中的一份有用的补充，也被推崇为展示了优秀的作者风格。”

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2017年版的IDEA相比之前的版本在细节上有显著的改进。在我的实验中，我整理了使用过程中的关键要点。

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Spark：数据科学的强大引擎 Spark 凭借其分布式计算能力和丰富的工具生态，已成为数据科学领域不可或缺的利器。它能够高效处理海量数据，并支持多种数据科学任务，例如： 数据预处理： 使用 Spark 清洗、转换和准备数据，为后续分析打下坚实基础。 机器学习： Spark MLlib 库提供多种机器学习算法，涵盖分类、回归、聚类等领域，帮助您构建预测模型。 数据可视化： 结合其他可视化工具，将 Spark 分析结果转化为直观的图表和图形，洞察数据背后的规律。 Spark 的优势： 速度快： 基于内存计算，比传统 MapReduce 框架快数倍甚至数十倍。 易于使用： 提供 Python、Scala、Java 等多种语言 API，降低学习门槛。 通用性强： 支持批处理、流处理、交互式查询等多种计算模式。 如果您想在数据科学领域有所建树，学习 Spark 将会是一个明智的选择。

近年来，利用Spark、Python、FineBi和爬虫技术对智联招聘的计算机行业数据进行深度分析已成为一种趋势。