京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
【每周一本书第2波】Spark大数据分析技术与实战
在大数据背景下,各领域对数据相关服务的需求不断提升,迫切需要一种高效通用的大数据处理引擎。相对于第一代大数据生态系统Hadoop中的MapReduce,Spark是一种基于内存的、分布式的大数据处理引擎,其计算速度更快,更加适合处理具有较多迭代次数的问题;Spark中还提供了丰富的API,使其具有极强的易用性;与此同时,Spark实现了“一栈式”的大数据解决方案,即在Spark内核基础上提出了Spark GraphX、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark SQL等组件,使其不仅能够对海量数据进行批处理,同时还具备流式计算、海量数据交互式查询等功能,可以满足包括教育、电信、医疗、金融、电商、政府、智慧城市和安全等诸多领域中的大数据应用需求。
Spark作为下一代大数据处理引擎,经过短短几年的飞跃式发展,正在以燎原之势席卷业界,现已成为大数据产业中的一股中坚力量。本书主要针对大数据技术初学者,着重讲解了Spark内核、Spark GraphX、Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib的核心概念与理论框架,并提供了相应的示例与解析,是初学者快速入门和学习Spark的不二之选。
【每周一本书】又是一周,CDA数据分析师携手工业出版社将于每周三展开赠书活动,每周给各位读者提供3-5本赠书,希望带动各位读者能借此机会每周充一次电。(注:书籍将于10天内发放到中奖者手中。参与方式见下文)
作者简介
董轶群,吉林大学计算机科学与技术学院博士毕业。曾在吉林大学“符号计算与知识工程”教育部重点实验室从事空间关系建模研究,参与了多个国家自然科学基金重点项目与面上项目的申报与研究工作,并在项目中主要负责空间方向关系建模、空间拓扑关系建模的研究工作。目前作为经管之家(原人大经济论坛)大数据讲师,主讲Spark、Hbase、Scala等大数据核心课程,并从事大数据相关的理论与应用研究工作。重点关注海量数据背景下空间关系建模与智能交通的结合研究,并在国内期刊和国际会议上发表了一系列相关理论的研究成果。
曹正凤,统计学博士,经管之家(原人大经济论坛)大数据中心总工程师,经管之家CDA大数据分析师培训负责人,北京博宇通达科技有限公司技术总监。致力于大数据分析前沿领域研究,主持首发集团智慧交通大数据中心建设项目,基于大数据平台的互联网金融风险监控系统项目,参与国家社科基金项目《基于大数据整合的空气质量测度方法研究》。
赵仁乾,北京邮电大学管理科学与工程硕士,现就职于北京电信规划设计院任高级经济师,从事移动、联通集团及各省分公司市场、业务、财务规划,经济评价及运营咨询。重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与精准营销、移动网络价值区域分析、潜在价值客户挖掘等。
王安,布本智能首席数据官,北京大学光华管理学院MBA,北京大学商务智能中心专家组成员。专注数据化决策,互联网金融风险管理与精准营销。在数据决策领域拥有十多年的实践经验,曾服务多家大中型银行、保险公司及互联网金融公司。同时也积极参与数据决策教育领域,为北京大学、人民大学、北京航空航天大学、北京理工大学等院校机构提供相关课程和数据教育辅导。
内容提要
Spark作为下一代大数据处理引擎,经过短短几年的飞跃式发展,正在以燎原之势席卷业界,现已成为大数据产业中的一股中坚力量。
本书着重讲解了Spark内核、Spark GraphX、Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib的核心概念与理论框架,并提供了相应的示例与解析。
全书共分为8章,其中前4章介绍Spark内核,主要包括Spark简介、集群部署、工作原理、核心概念与操作等;后4章分别介绍Spark内核的核心组件,每章系统地介绍Spark的一个组件,并附以相应的案例分析。
参与方式
扫面下方二维码或者点击阅读原文,填写本书吸引你的理由,得票前5名即可获得本书,C君还将在中奖外的人抽取5位赠送CDA网站免费学习会员一周(可享受全部线上会员课程)
(个人信息请认真填写,方便书籍快递发放)
土豪请点击原文链接订购。订购链接:https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.5-c.w4002-11062293336.18.2f669dfb8H2yIo&id=557494390108
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01