Spark數(shù)據(jù)分析：基于Python語言（英文版）

第一部分　Spark基礎
第1章　大數(shù)據(jù)、Hadoop、Spark介紹3
1.1　大數(shù)據(jù)、分布式計算、Hadoop簡介3
1.1.1　大數(shù)據(jù)與Hadoop簡史4
1.1.2　Hadoop詳解5
1.2　Apache Spark簡介11
1.2.1　Apache Spark背景11
1.2.2　Spark的用途12
1.2.3　Spark編程接口12
1.2.4　Spark程序的提交類型12
1.2.5　Spark應用程序的輸入輸出類型14
1.2.6　Spark中的RDD14
1.2.7　Spark與Hadoop14
1.3　Python函數(shù)式編程15
1.3.1　Python函數(shù)式編程用到的數(shù)據(jù)結構15
1.3.2　Python對象序列化18
1.3.3　Python函數(shù)式編程基礎21
1.4　本章小結23
第2章　部署Spark25
2.1　Spark部署模式25
2.1.1　本地模式26
2.1.2　Spark獨立集群26
2.1.3　基于YARN運行Spark27
2.1.4　基于Mesos運行Spark28
2.2　準備安裝Spark28
2.3　獲取Spark29
2.4　在Linux或Mac OS X上安裝Spark30
2.5　在Windows上安裝Spark32
2.6　探索Spark安裝目錄34
2.7　部署多節(jié)點的Spark獨立集群35
2.8　在云上部署Spark37
2.8.1　AWS37
2.8.2　GCP39
2.8.3　Databricks40
2.9　本章小結41
第3章　理解Spark集群架構43
3.1　Spark應用中的術語43
3.1.1　Spark驅動器44
3.1.2　Spark工作節(jié)點與執(zhí)行器47
3.1.3　Spark主進程與集群管理器49
3.2　使用獨立集群的Spark應用51
3.3　在YARN上運行Spark應用的部署模式51
3.3.1　客戶端模式52
3.3.2　集群模式53
3.3.3　回顧本地模式54
3.4　本章小結55
第4章　Spark編程基礎57
4.1　RDD簡介57
4.2　加載數(shù)據(jù)到RDD59
4.2.1　從文件創(chuàng)建RDD59
4.2.2　從文本文件創(chuàng)建RDD的方法61
4.2.3　從對象文件創(chuàng)建RDD64
4.2.4　從數(shù)據(jù)源創(chuàng)建RDD64
4.2.5　從JSON文件創(chuàng)建RDD67
4.2.6　通過編程創(chuàng)建RDD69
4.3　RDD操作70
4.3.1　RDD核心概念70
4.3.2　基本的RDD轉化操作75
4.3.3　基本的RDD行動操作79
4.3.4　鍵值對RDD的轉化操作83
4.3.5　MapReduce與單詞計數(shù)練習90
4.3.6　連接操作93
4.3.7　在Spark中連接數(shù)據(jù)集98
4.3.8　集合操作101
4.3.9　數(shù)值型RDD的操作103
4.4　本章小結106
第二部分　基礎拓展
第5章　Spark核心API高級編程109
5.1　Spark中的共享變量109
5.1.1　廣播變量110
5.1.2　累加器114
5.1.3　練習：使用廣播變量和累加器117
5.2　Spark中的數(shù)據(jù)分區(qū)118
5.2.1　分區(qū)概述118
5.2.2　掌控分區(qū)119
5.2.3　重分區(qū)函數(shù)121
5.2.4　針對分區(qū)的API方法123
5.3　RDD的存儲選項125
5.3.1　回顧RDD譜系125
5.3.2　RDD存儲選項126
5.3.3　RDD緩存129
5.3.4　持久化RDD129
5.3.5　選擇何時持久化或緩存RDD132
5.3.6　保存RDD檢查點132
5.3.7　練習：保存RDD檢查點134
5.4　使用外部程序處理RDD136
5.5　使用Spark進行數(shù)據(jù)采樣137
5.6　理解Spark應用與集群配置139
5.6.1　Spark環(huán)境變量139
5.6.2　Spark配置屬性143
5.7　Spark優(yōu)化146
5.7.1　早過濾，勤過濾147
5.7.2　優(yōu)化滿足結合律的操作147
5.7.3　理解函數(shù)和閉包的影響149
5.7.4　收集數(shù)據(jù)的注意事項150
5.7.5　使用配置參數(shù)調節(jié)和優(yōu)化應用150
5.7.6　避免低效的分區(qū)151
5.7.7 　應用性能問題診斷153
5.8　本章小結157
第6章　使用Spark進行SQL與NoSQL編程159
6.1　Spark SQL簡介159
6.1.1　Hive簡介160
6.1.2　Spark SQL架構164
6.1.3　DataFrame入門166
6.1.4　使用DataFrame177
6.1.5　DataFrame緩存、持久化與重新分區(qū)185
6.1.6　保存DataFrame輸出186
6.1.7　訪問Spark SQL189
6.1.8　練習：使用Spark SQL192
6.2　在Spark中使用NoSQL系統(tǒng)193
6.2.1　NoSQL簡介194
6.2.2　在Spark中使用HBase195
6.2.3　練習：在Spark中使用HBase198
6.2.4　在Spark中使用Cassandra200
6.2.5　在Spark中使用DynamoDB202
6.2.6　其他NoSQL平臺204
6.3　本章小結204
第7章　使用Spark處理流數(shù)據(jù)與消息207
7.1　Spark Streaming簡介207
7.1.1　Spark Streaming架構208
7.1.2　DStream簡介209
7.1.3　練習：Spark Streaming入門216
7.1.4　狀態(tài)操作217
7.1.5　滑動窗口操作219
7.2　結構化流處理221
7.2.1　結構化流處理數(shù)據(jù)源222
7.2.2　結構化流處理的數(shù)據(jù)輸出池223
7.2.3　輸出模式224
7.2.4　結構化流處理操作225
7.3　在Spark中使用消息系統(tǒng)226
7.3.1　Apache Kafka227
7.3.2　練習：在Spark中使用Kafka232
7.3.3　亞馬遜Kinesis235
7.4　本章小結238
第8章　Spark數(shù)據(jù)科學與機器學習簡介241
8.1　Spark與R語言241
8.1.1　R語言簡介242
8.1.2　通過R語言使用Spark248
8.1.3　練習：在RStudio中使用SparkR255
8.2　Spark機器學習257
8.2.1　機器學習基礎257
8.2.2　使用Spark MLlib進行機器學習260
8.2.3　練習：使用Spark MLlib實現(xiàn)推薦器265
8.2.4　使用Spark ML進行機器學習269
8.3　利用筆記本使用Spark273
8.3.1　利用Jupyter（IPython）筆記本使用Spark273
8.3.2　利用Apache Zeppelin筆記本使用Spark276
8.4　本章小結277


Contents
I: Spark Foundations
1 Introducing Big Data, Hadoop, and Spark 3
Introduction to