
【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
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08