Spark大数据分析与实战/大数据技术与应用丛书--聚文网

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内容简介

本书从初学者角度详细介绍了Spark应用程序体系架构的核心技术，全书共9章。第1章详细介绍开发Spark框架的Scala编程语言；第2～4、7～8章主要讲解Spark核心基础、SparkRDD弹性分布式数据集、Spark SQL处理结构化数据、Spark Streaming实时计算框架、Spark MLlib机器学习库，并包含了搭建Spark集群、Spark集群的操作方式、利用Spark解决大数据工作中遇到的基本问题。第 5～6章主要讲解大数据环境中常见的辅助系统， HBase数据库以及Kafka流处理平台，包含辅助系统的搭建方式、使用方法以及相关底层实现的基本原理；第9章是一个综合项目，利用Spark框架开发流式计算系统。掌握Spark相关技术，能够很好地适应企业开发的技术需要，为离线、实时数据处理平台的开发奠定基础。本书附有配套源代码、教学PPT、题库、教学视频、教学补充案例、教学设计等资源。为了帮助初学者更好地学习本书中的内容，还提供了在线答疑，欢迎读者关注。本书可作为高等院校本、专科计算机相关专业，大数据课程的专用教材，是一本适合广大计算机编程爱好者的优秀读物。

目录第1章Scala语言基础1 1.1初识Scala1 1.1.1Scala概述1 1.1.2Scala的下载安装2 1.1.3在IDEA开发工具中下载安装 Scala插件4 1.1.4开发第一个Scala程序6 1.2Scala的基础语法9 1.2.1声明值和变量9 1.2.2数据类型9 1.2.3算术和操作符重载10 1.2.4控制结构语句10 1.2.5方法和函数13 1.3Scala的数据结构15 1.3.1数组15 1.3.2元组18 1.3.3集合19 1.4Scala面向对象的特性24 1.4.1类与对象24 1.4.2继承25 1.4.3单例对象和伴生对象26 1.4.4特质28 1.5Scala的模式匹配与样例类29 1.5.1模式匹配30 1.5.2样例类31 1.6本章小结31 1.7课后习题32 第2章Spark基础33 2.1初识Spark33目录Spark大数据分析与实战 2.1.1Spark概述33 2.1.2Spark的特点34 2.1.3Spark应用场景35 2.1.4Spark与Hadoop对比36 2.2搭建Spark开发环境37 2.2.1环境准备37 2.2.2Spark的部署方式37 2.2.3Spark集群安装部署38 2.2.4Spark HA集群部署41 2.3Spark运行架构与原理45 2.3.1基本概念45 2.3.2Spark集群运行架构45 2.3.3Spark运行基本流程46 2.4体验第一个Spark程序47 2.5启动SparkShell49 2.5.1运行SparkShell命令49 2.5.2运行SparkShell读取HDFS文件50 2.6IDEA开发WordCount程序52 2.6.1以本地模式执行Spark程序52 2.6.2集群模式执行Spark程序54

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