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Spark 编程指南简体中文版.pdf
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全书详细介绍了spark 2.0版本各种组件:Spark Streaming、Spark SQL、Spark mllib,包括高级api:DataFrame、DataSets、和低级api:RDD的各种操作和调优。并同时给出scala和python版本。

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Spark编程指南 中文版PDF

1. Introduction 2. 快速上手 i. Spark Shell ii. 独立应用程序 iii. 开始翻滚吧! 3. 编程指南 i. 引入 Spark ii. 初始化 Spark iii. Spark RDDs i. 并行集合 ii. 外部数据集 iii. RDD 操作 i. 传递函数到 Spark ii. 使用键值对 iii. Transformations iv. Actions iv. RDD持久化 iv. 共享变量 v. 从这里开始 4. Spark Streaming i. 一个快速的例子 ii. 基本概念 i. 关联 ii.

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图解Spark核心技术与案例实战.pdf 完整高清扫描版

以Spark 2.0 版本为基础进行编写,全面介绍了Spark 核心及其生态圈组件技术。主要内容包括Spark 生态圈、实战环境搭建、编程模型和内部重要模块的分析,重点介绍了消息通信框架、作业调度、容错执行、监控管理、存储管理以及运行框架,同时还介绍了Spark 生态圈相关组件,包括Spark SQL 的即席查询、Spark Streaming 的实时流处理应用、MLbase/MLlib 的机器学习、GraphX 的图处理、SparkR 的数学计算和Alluxio 的分布式内存文件系统等

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过去的几年中,计算系统经历着重大的变革,为了满足不断增长的数据量和处理速度需求, 越来越多的应用向分布式系统扩展。如今,从互联网到企业运作,再到科技设备,不尽其数的 数据源都在产生大量的、有价值的数据流。然而,单一的机器处理能力并没有跟上数据增长的 速度,使得这些有价值的数据越来越难以被使用。以至于越来越多的组织——不仅仅是互联网 公司,还有一些传统企业和研究室——迫切需要将他们重要的计算能力扩展到成百上千台机器 上去。 在这同时,数据处理所需的速度和复杂性也在逐渐增加。在许多领域中,除了简单的查询, 像机器学习和图分析这样的复杂算法也得到日益广泛的应用。另外,除了批量处理,一些组织 还需要在

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