㈠ spark编程语言
如果条件许可，公司提供Spark集群机器，在Spark集群机器上进行开发和学习是最好的； 如果条件不允许，在亚马逊云计算平台上构建Spark集群环境也是一种非常理想的选择； 如果纯粹是学习使用，安装单机版的Spark也是可以的
㈡ spark和hadoop的区别
直接比较Hadoop和Spark有难度，因为它们处理的许多任务都一样，但是在一些方面又并不相互重叠。
比如说，Spark没有文件管理功能，因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案。
Hadoop框架的主要模块包括如下：
Hadoop Common
Hadoop分布式文件系统(HDFS)
Hadoop YARN
Hadoop MapRece
虽然上述四个模块构成了Hadoop的核心，不过还有其他几个模块。这些模块包括：Ambari、Avro、Cassandra、Hive、 Pig、Oozie、Flume和Sqoop，它们进一步增强和扩展了Hadoop的功能。
Spark确实速度很快(最多比Hadoop MapRece快100倍)。Spark还可以执行批量处理，然而它真正擅长的是处理流工作负载、交互式查询和机器学习。
相比MapRece基于磁盘的批量处理引擎，Spark赖以成名之处是其数据实时处理功能。Spark与Hadoop及其模块兼容。实际上，在Hadoop的项目页面上，Spark就被列为是一个模块。
Spark有自己的页面，因为虽然它可以通过YARN(另一种资源协调者)在Hadoop集群中运行，但是它也有一种独立模式。它可以作为 Hadoop模块来运行，也可以作为独立解决方案来运行。
MapRece和Spark的主要区别在于，MapRece使用持久存储，而Spark使用弹性分布式数据集(RDDS)。
性能
Spark之所以如此快速，原因在于它在内存中处理一切数据。没错，它还可以使用磁盘来处理未全部装入到内存中的数据。
Spark的内存处理为来自多个来源的数据提供了近乎实时分析的功能：营销活动、机器学习、物联网传感器、日志监控、安全分析和社交媒体网站。另 外，MapRece使用批量处理，其实从来就不是为惊人的速度设计的。它的初衷是不断收集来自网站的信息，不需要这些数据具有实时性或近乎实时性。
易用性
支持Scala(原生语言)、Java、Python和Spark SQL。Spark SQL非常类似于SQL 92，所以几乎不需要经历一番学习，马上可以上手。
Spark还有一种交互模式，那样开发人员和用户都可以获得查询和其他操作的即时反馈。MapRece没有交互模式，不过有了Hive和Pig等附加模块，采用者使用MapRece来得容易一点。
成本
“Spark已证明在数据多达PB的情况下也轻松自如。它被用于在数量只有十分之一的机器上，对100TB数据进行排序的速度比Hadoop MapRece快3倍。”这一成绩让Spark成为2014年Daytona GraySort基准。
兼容性
MapRece和Spark相互兼容;MapRece通过JDBC和ODC兼容诸多数据源、文件格式和商业智能工具，Spark具有与MapRece同样的兼容性。
数据处理
MapRece是一种批量处理引擎。MapRece以顺序步骤来操作，先从集群读取数据，然后对数据执行操作，将结果写回到集群，从集群读 取更新后的数据，执行下一个数据操作，将那些结果写回到结果，依次类推。Spark执行类似的操作，不过是在内存中一步执行。它从集群读取数据后，对数据 执行操作，然后写回到集群。
Spark还包括自己的图形计算库GraphX。GraphX让用户可以查看与图形和集合同样的数据。用户还可以使用弹性分布式数据集(RDD)，改变和联合图形，容错部分作了讨论。
容错
至于容错，MapRece和Spark从两个不同的方向来解决问题。MapRece使用TaskTracker节点，它为 JobTracker节点提供了心跳(heartbeat)。如果没有心跳，那么JobTracker节点重新调度所有将执行的操作和正在进行的操作，交 给另一个TaskTracker节点。这种方法在提供容错性方面很有效，可是会大大延长某些操作(即便只有一个故障)的完成时间。
Spark使用弹性分布式数据集(RDD)，它们是容错集合，里面的数据元素可执行并行操作。RDD可以引用外部存储系统中的数据集，比如共享式文件系统、HDFS、HBase，或者提供Hadoop InputFormat的任何数据源。Spark可以用Hadoop支持的任何存储源创建RDD，包括本地文件系统，或前面所列的其中一种文件系统。
RDD拥有五个主要属性：
分区列表
计算每个分片的函数
依赖其他RDD的项目列表
面向键值RDD的分区程序(比如说RDD是散列分区)，这是可选属性
计算每个分片的首选位置的列表(比如HDFS文件的数据块位置)，这是可选属性
RDD可能具有持久性，以便将数据集缓存在内存中。这样一来，以后的操作大大加快，最多达10倍。Spark的缓存具有容错性，原因在于如果RDD的任何分区丢失，就会使用原始转换，自动重新计算。
可扩展性
按照定义，MapRece和Spark都可以使用HDFS来扩展。那么，Hadoop集群能变得多大呢?
据称雅虎有一套42000个节点组成的Hadoop集群，可以说扩展无极限。最大的已知Spark集群是8000个节点，不过随着大数据增多，预计集群规模也会随之变大，以便继续满足吞吐量方面的预期。
安全
Hadoop支持Kerberos身份验证，这管理起来有麻烦。然而，第三方厂商让企业组织能够充分利用活动目录Kerberos和LDAP用于身份验证。同样那些第三方厂商还为传输中数据和静态数据提供数据加密。
Hadoop分布式文件系统支持访问控制列表(ACL)和传统的文件权限模式。Hadoop为任务提交中的用户控制提供了服务级授权(Service Level Authorization)，这确保客户拥有正确的权限。
Spark的安全性弱一点，目前只支持通过共享密钥(密码验证)的身份验证。Spark在安全方面带来的好处是，如果你在HDFS上运行Spark，它可以使用HDFS ACL和文件级权限。此外，Spark可以在YARN上运行，因而能够使用Kerberos身份验证。
总结
Spark与MapRece是一种相互共生的关系。Hadoop提供了Spark所没有的功能特性，比如分布式文件系统，而Spark 为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。完美的大数据场景正是设计人员当初预想的那样：让Hadoop和Spark在同一个团队里面协同运行。
㈢ 什么是Spark，如何使用Spark进行数据分析
spark是一种编程语言
㈣ 有什么关于 Spark 的书推荐
《大数据Spark企业级实战》本书共包括14章，每章的主要内容如下。
第一章回答了为什么大型数据处理平台都要选择SPARK
。为什么spark如此之快?星火的理论基础是什么?spark如何使用专门的技术堆栈来解决大规模数据处理的需要?
第二章回答了如何从头构建Hadoop集群的问题。
如何构建基于Hadoop集群的星火集群?如何测试火星的质量?
附录从spark的角度解释了Scala，并详细解释了Scala函数编程和面向对象编程。
㈤ 大数据岗位需要掌握哪些技能
大数据所需技能：
1、linux
大数据集群主要建立在linux操作系统上，Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统。
2、Hadoop
Hadoop是一个能够对大量数据进行离线分布式处理的软件框架，运算时利用maprece对数据进行处理。
3、HDFS
HDFS是建立在多台节点上的分布式文件系统,用户可以通过hdfs命令来操作分布式文件系统。
4、Hive
Hive是使用sql进行计算的hadoop框架，工作中常用到的部分，也是面试的重点，此部分大家将从方方面面来学习Hive的应用，任何细节都将给大家涉及到。
5、Storm实时数据处理
全面掌握Storm内部机制和原理，通过大量项目实战，拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示。
6、spark
大数据开发中最重要的部分，涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型，深入内核的研究，Spark on Yarn,Spark Streaming流式计算原理与实践，Spark SQL,Spark的多语言编程以及SparkR的原理和运行...
㈥ 科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark
科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark
1.Spark基于什么算法的分布式计算（很简单）
2.Spark与MapRece不同在什么地方
3.Spark为什么比Hadoop灵活
4.Spark局限是什么
5.什么情况下适合使用Spark
Spark与Hadoop的对比
Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。
Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。
Spark比Hadoop更通用
Spark提供的数据集操作类型有很多种，不像Hadoop只提供了Map和Rece两种操作。比如map, filter, flatMap, sample, groupByKey, receByKey, union, join, cogroup, mapValues, sort,partionBy等多种操作类型，Spark把这些操作称为Transformations。同时还提供Count, collect, rece, lookup, save等多种actions操作。
这些多种多样的数据集操作类型，给给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的Data Shuffle一种模式。用户可以命名，物化，控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活。
不过由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。
容错性
在分布式数据集计算时通过checkpoint来实现容错，而checkpoint有两种方式，一个是checkpoint data，一个是logging the updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错。
可用性
Spark通过提供丰富的Scala, Java，Python API及交互式Shell来提高可用性。
Spark与Hadoop的结合
Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark on YARN。Spark可以与MapRece运行于同集群中，共享存储资源与计算，数据仓库Shark实现上借用Hive，几乎与Hive完全兼容。
Spark的适用场景
Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小（大数据库架构中这是是否考虑使用Spark的重要因素）
由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。
运行模式
本地模式
Standalone模式
Mesoes模式
yarn模式
Spark生态系统
Shark ( Hive on Spark): Shark基本上就是在Spark的框架基础上提供和Hive一样的H iveQL命令接口，为了最大程度的保持和Hive的兼容性，Shark使用了Hive的API来实现query Parsing和 Logic Plan generation，最后的PhysicalPlan execution阶段用Spark代替Hadoop MapRece。通过配置Shark参数，Shark可以自动在内存中缓存特定的RDD，实现数据重用，进而加快特定数据集的检索。同时，Shark通过UDF用户自定义函数实现特定的数据分析学习算法，使得SQL数据查询和运算分析能结合在一起，最大化RDD的重复使用。
Spark streaming: 构建在Spark上处理Stream数据的框架，基本的原理是将Stream数据分成小的时间片断（几秒），以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据。Spark Streaming构建在Spark上，一方面是因为Spark的低延迟执行引擎（100ms+）可以用于实时计算，另一方面相比基于Record的其它处理框架（如Storm），RDD数据集更容易做高效的容错处理。此外小批量处理的方式使得它可以同时兼容批量和实时数据处理的逻辑和算法。方便了一些需要历史数据和实时数据联合分析的特定应用场合。
Bagel: Pregel on Spark，可以用Spark进行图计算，这是个非常有用的小项目。Bagel自带了一个例子，实现了Google的PageRank算法。
End.
㈦ hadoop，storm和spark的区别，比较
一、hadoop、Storm该选哪一个？
为了区别hadoop和Storm，该部分将回答如下问题：
1.hadoop、Storm各是什么运算
2.Storm为什么被称之为流式计算系统
3.hadoop适合什么场景，什么情况下使用hadoop
4.什么是吞吐量
首先整体认识：Hadoop是磁盘级计算，进行计算时，数据在磁盘上，需要读写磁盘；Storm是内存级计算，数据直接通过网络导入内存。读写内存比读写磁盘速度快n个数量级。根据Harvard CS61课件，磁盘访问延迟约为内存访问延迟的75000倍。所以Storm更快。
注释：
1. 延时 ， 指数据从产生到运算产生结果的时间，“快”应该主要指这个。
2. 吞吐， 指系统单位时间处理的数据量。
storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多；当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间；因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看，storm要快于hadoop。
从原理角度来讲：
Hadoop M/R基于HDFS，需要切分输入数据、产生中间数据文件、排序、数据压缩、多份复制等，效率较低。
Storm 基于ZeroMQ这个高性能的消息通讯库，不持久化数据。
为什么storm比hadoop快，下面举一个应用场景
说一个典型的场景，几千个日志生产方产生日志文件，需要进行一些ETL操作存入一个数据库。
假设利用hadoop，则需要先存入hdfs，按每一分钟切一个文件的粒度来算（这个粒度已经极端的细了，再小的话hdfs上会一堆小文件），hadoop开始计算时，1分钟已经过去了，然后再开始调度任务又花了一分钟，然后作业运行起来，假设机器特别多，几钞钟就算完了，然后写数据库假设也花了很少的时间，这样，从数据产生到最后可以使用已经过去了至少两分多钟。
而流式计算则是数据产生时，则有一个程序去一直监控日志的产生，产生一行就通过一个传输系统发给流式计算系统，然后流式计算系统直接处理，处理完之后直接写入数据库，每条数据从产生到写入数据库，在资源充足时可以在毫秒级别完成。
同时说一下另外一个场景：
如果一个大文件的wordcount，把它放到storm上进行流式的处理，等所有已有数据处理完才让storm输出结果，这时候，你再把它和hadoop比较快慢，这时，其实比较的不是时延，而是比较的吞吐了。
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
最主要的方面：Hadoop使用磁盘作为中间交换的介质，而storm的数据是一直在内存中流转的。
两者面向的领域也不完全相同，一个是批量处理，基于任务调度的；另外一个是实时处理，基于流。
以水为例，Hadoop可以看作是纯净水，一桶桶地搬；而Storm是用水管，预先接好（Topology），然后打开水龙头，水就源源不断地流出来了。
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Storm的主工程师Nathan Marz表示： Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm之于实时处理，就好比Hadoop之于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。更棒的是你可以使用任意编程语言来做开发。
Storm的主要特点如下：
1.简单的编程模型。类似于MapRece降低了并行批处理复杂性，Storm降低了进行实时处理的复杂性。
2.可以使用各种编程语言。你可以在Storm之上使用各种编程语言。默认支持Clojure、Java、Ruby和Python。要增加对其他语言的支持，只需实现一个简单的Storm通信协议即可。
3.容错性。Storm会管理工作进程和节点的故障。
4.水平扩展。计算是在多个线程、进程和服务器之间并行进行的。
5.可靠的消息处理。Storm保证每个消息至少能得到一次完整处理。任务失败时，它会负责从消息源重试消息。
6.快速。系统的设计保证了消息能得到快速的处理，使用MQ作为其底层消息队列。
7.本地模式。Storm有一个“本地模式”，可以在处理过程中完全模拟Storm集群。这让你可以快速进行开发和单元测试。
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
在消耗资源相同的情况下，一般来说storm的延时低于maprece。但是吞吐也低于maprece。storm是典型的流计算系统，maprece是典型的批处理系统。下面对流计算和批处理系统流程
这个个数据处理流程来说大致可以分三个阶段：
1. 数据采集与准备
2. 数据计算（涉及计算中的中间存储）， 题主中的“那些方面决定”应该主要是指这个阶段处理方式。
3. 数据结果展现（反馈）
1）数据采集阶段，目前典型的处理处理策略：数据的产生系统一般出自页面打点和解析DB的log，流计算将数据采集中消息队列（比如kafaka,metaQ,timetunle）等。批处理系统一般将数据采集进分布式文件系统（比如HDFS），当然也有使用消息队列的。我们暂且把消息队列和文件系统称为预处理存储。二者在延时和吞吐上没太大区别，接下来从这个预处理存储进入到数据计算阶段有很大的区别，流计算一般在实时的读取消息队列进入流计算系统（storm）的数据进行运算，批处理一系统一般会攒一大批后批量导入到计算系统（hadoop），这里就有了延时的区别。
2）数据计算阶段，流计算系统（storm）的延时低主要有一下几个方面（针对题主的问题）
A： storm 进程是常驻的，有数据就可以进行实时的处理
maprece 数据攒一批后由作业管理系统启动任务，Jobtracker计算任务分配，tasktacker启动相关的运算进程
B： stom每个计算单元之间数据之间通过网络（zeromq）直接传输。
maprece map任务运算的结果要写入到HDFS，在于rece任务通过网络拖过去运算。相对来说多了磁盘读写，比较慢
C： 对于复杂运算
storm的运算模型直接支持DAG（有向无环图）
maprece 需要肯多个MR过程组成，有些map操作没有意义的
3）数据结果展现
流计算一般运算结果直接反馈到最终结果集中（展示页面，数据库，搜索引擎的索引）。而maprece一般需要整个运算结束后将结果批量导入到结果集中。
实际流计算和批处理系统没有本质的区别，像storm的trident也有批概念，而maprece可以将每次运算的数据集缩小（比如几分钟启动一次），facebook的puma就是基于hadoop做的流计算系统。
二、高性能并行计算引擎Storm和Spark比较
Spark基于这样的理念，当数据庞大时，把计算过程传递给数据要比把数据传递给计算过程要更富效率。每个节点存储（或缓存）它的数据集，然后任务被提交给节点。
所以这是把过程传递给数据。这和Hadoop map/rece非常相似，除了积极使用内存来避免I/O操作，以使得迭代算法（前一步计算输出是下一步计算的输入）性能更高。
Shark只是一个基于Spark的查询引擎（支持ad-hoc临时性的分析查询）
而Storm的架构和Spark截然相反。Storm是一个分布式流计算引擎。每个节点实现一个基本的计算过程，而数据项在互相连接的网络节点中流进流出。和Spark相反，这个是把数据传递给过程。
两个框架都用于处理大量数据的并行计算。
Storm在动态处理大量生成的“小数据块”上要更好（比如在Twitter数据流上实时计算一些汇聚功能或分析）。
Spark工作于现有的数据全集（如Hadoop数据）已经被导入Spark集群，Spark基于in-memory管理可以进行快讯扫描，并最小化迭代算法的全局I/O操作。
不过Spark流模块（Streaming Mole）倒是和Storm相类似（都是流计算引擎），尽管并非完全一样。
Spark流模块先汇聚批量数据然后进行数据块分发（视作不可变数据进行处理），而Storm是只要接收到数据就实时处理并分发。
不确定哪种方式在数据吞吐量上要具优势，不过Storm计算时间延迟要小。
总结下，Spark和Storm设计相反，而Spark Steaming才和Storm类似，前者有数据平滑窗口（sliding window），而后者需要自己去维护这个窗口。
㈧ 2分钟读懂大数据框架Hadoop和Spark的异同
1、 Spark VSHadoop哪些异同点
Hadoop:布式批处理计算强调批处理用于数据挖掘、析
Spark:基于内存计算源集群计算系统目让数据析更加快速, Spark 种与 Hadoop 相似源集群计算环境两者间存些同处些用同处使 Spark 某些工作负载面表现更加优越换句说Spark 启用内存布数据集除能够提供交互式查询外优化迭代工作负载
Spark Scala 语言实现 Scala 用作其应用程序框架与 Hadoop 同Spark Scala 能够紧密集其 Scala 像操作本集合象轻松操作布式数据集
尽管创建 Spark 支持布式数据集迭代作业实际 Hadoop 补充 Hadoop 文件系统并行运行通名Mesos第三集群框架支持行Spark 由加州伯克利校 AMP 实验室 (Algorithms,Machines,and People Lab) 发用构建型、低延迟数据析应用程序
虽 Spark 与 Hadoop 相似处提供具用差异新集群计算框架首先Spark 集群计算特定类型工作负载设计即些并行操作间重用工作数据集（比机器习算）工作负载优化些类型工作负载Spark 引进内存集群计算概念内存集群计算数据集缓存内存缩短访问延迟.
数据处理面相信家hadoop已经耳熟能详基于GoogleMap/Rece实现Hadoop发者提供map、rece原语使并行批处理程序变非简单优美Spark提供数据集操作类型种像Hadoop提供MapRece两种操作比map,filter, flatMap,sample, groupByKey, receByKey, union,join, cogroup,mapValues, sort,partionBy等种操作类型些操作称Transformations同提供Count,collect, rece, lookup, save等种actions些种数据集操作类型给层应用者提供便各处理节点间通信模型再像Hadoop唯Data Shuffle种模式用户命名物化控制间结区等说编程模型比Hadoop更灵.
2、Spark容错性面否比其工具更优越性
Spark论文《Resilient Distributed Datasets: AFault-TolerantAbstraction for In-Memory Cluster Computing》没看容错性做倒提布式数据集计算做checkpoint两种式checkpoint dataloggingthe updates貌似Spark采用者文提虽者看似节省存储空间由于数据处理模型类似DAG操作程由于图某节点错由于lineage chains依赖复杂性能引起全部计算节点重新计算本低说存数据存更新志做checkpoint由用户说算吧相于都没说皮球踢给用户所我看由用户根据业务类型衡量存储数据IO磁盘空间代价重新计算代价选择代价较种策略取代给间结进行持久化或建立检查点Spark记住产某些数据集操作序列节点现故障Spark根据存储信息重新构造数据集认错其节点帮助重建
3、Spark于数据处理能力效率哪些特色
Spark提供高性能数据处理能力使用户快速反馈体验更另类应用做数据挖掘Spark充利用内存进行缓存利用DAG消除必要步骤所比较合适做迭代式运算相部机器习算通迭代收敛算所适合用Spark实现我些用算并行化用Spark实现R语言便调用降低用户进行数据挖掘习本
Spark配流数据处理模型与Twitter Storm框架相比Spark采用种趣且独特办Storm基本像放入独立事务管道其事务布式处理相反Spark采用模型收集事务短间内（我假设5秒）批处理式处理事件所收集数据自RDD使用Spark应用程序用组进行处理作者声称种模式缓慢节点故障情况更加稳健且5秒间间隔通于数应用已经足够快种统流式处理与非流式处理部
总结
几看Hadoop权威指南、hbase权威指南、hive权威指南、规模布式存储系统、zoopkeeper、数据互联网规模数据挖掘与布式处理等书同补充能静完整看完本书相错
㈨ 大数据中的Spark指的是什么
谢谢邀请！
spark最初是由伯克利大学的amplab于2009年提交的一个项目，现在已经是Apache软件基金会最活跃的项目，对于spark,apache给出的官方定义是：spark是一个快速和通用的大数据处理引擎。可以理解为一个分布式大数据处理框架，spark是基于Rdd(弹性分布式数据集)，立足于内存计算，在“one stack to rule them all” 的思想引导下 ，打造了一个可以流式处理（spark streaming）,机器学习（mllib）,实时查询（spark sql）,图计算（graphx）等各种大数据处理，无缝连接的一栈式计算平台，由于spark在性能和扩展上快速，易用，通用的特点，使之成为一个一体化，多元化的大数据计算平台。
spark的一栈式优势
1 快速处理，比hadoop快100倍，因为spark是基于内存计算，而hadoop是基于磁盘计算
2易用性，spark支持多种语言
3 通用性强，可以流式处理，及时查询，图计算，机器学习
4 可以和hadoop数据集成，运行在yarn上，统一进行资源管理调度
5 活跃和壮大的社区
以上是关于spark的简单定义，希望我的回答可以采纳，谢谢
㈩ 《Spark大数据分析实战》epub下载在线阅读全文，求百度网盘云资源
《Spark大数据分析实战》（高彦杰/倪亚宇）电子书网盘下载免费在线阅读
链接: https://pan..com/s/1MyKNRhDaWb9FMUYESLDIcw
提取码: 1eva
书名:Spark大数据分析实战
豆瓣评分:5.2
作者:高彦杰/倪亚宇
出版社:机械工业出版社
出版年: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。
曾着有畅销书《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。
