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spark編程pdf下載

發布時間:2023-10-05 09:25:13

❶ 《spark大數據處理技術應用與性能優化》pdf下載在線閱讀全文,求百度網盤雲資源

《spark大數據處理技術應用與性能優化》網路網盤pdf最新全集下載:
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簡介:作者結合自己在微軟和IBM的實踐經驗和對Spark源代碼的研究撰寫而成,系統、全面、詳細講解Spark的各項功能使用、原理機制、技術細節、應用方法、性能優化,以及BDAS生態系統的相關技術

❷ 《深入理解spark核心思想及源碼分析》pdf下載在線閱讀全文,求百度網盤雲資源

《深入理解spark核心思想及源碼分析》網路網盤pdf最新全集下載:
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簡介:本書對Spark源代碼進行了全面而深入的分析,旨在為Spark的優化、定製和擴展提供原理性的指導。阿里巴巴集團專家鼎力推薦,阿里巴巴資深Java開發和大數據專家撰寫,Spark以其先進的設計理念,迅速成為社區的熱門項目


❸ 《Spark大數據分析實戰》epub下載在線閱讀全文,求百度網盤雲資源

《Spark大數據分析實戰》(高彥傑/倪亞宇)電子書網盤下載免費在線閱讀

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提取碼: 1eva

書名:Spark大數據分析實戰

豆瓣評分:5.2

作者:高彥傑/倪亞宇

出版社:機械工業出版社

出版年:2016-1-1

頁數:213

內容簡介

本書一共11章:其中第1~3章,主要介紹了Spark的基本概念、編程模型、開發與部署的方法;第4~11章,詳細詳解了熱點新聞分析系統、基於雲平台的日誌數據分析、情感分析系統、搜索引擎鏈接分析系統等的應用與演算法等核心知識點。

作者簡介

高彥傑,畢業於*國人民大學,就職於微軟亞洲研究院。開源技術愛好者,對spark及其他開源大數據系統與技術有較為深入的認識和研究,實踐經驗豐富。較早接觸並使用spark,對spark應用開發、spark系統的運維和測試比較熟悉.深度閱讀了spark的源代碼,了解spark的運行機制,擅長spark的查詢優化。

曾著有暢銷書《spark大數據處理:技術、應用與性能優化》。

倪亞宇,清華大學自動化系在讀博士研究生,曾於微軟亞洲研究院、IBM研究院實習。對大規模的推薦系統和機器學習演算法有較為深入的研究和豐富的實踐經驗。

❹ 《大數據Spark企業級實戰》pdf下載在線閱讀全文,求百度網盤雲資源

《大數據Spark企業級實戰》網路網臘派盤pdf最新全集下載:
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簡介:《大數據Spark企業級實戰》詳細解析了企業級源山Spark開發所需的幾乎所有技術內容,涵蓋Spark的架構設計、Spark的集群搭輪裂賀建、Spark內核的解析、Spark SQL、MLLib、GraphX、Spark Streaming、Tachyon、SparkR、Spark多語言編程

❺ 跪求《駕馭大數據》pdf電子版書籍免費網盤資源下載地址

徐老師大數據培訓Hadoop+HBase+ZooKeeper+Spark+Kafka+Scala+Ambari網路網盤免費資源在線學習

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徐老師大數據培訓Hadoop+HBase+ZooKeeper+Spark+Kafka+Scala+Ambari 相關書籍與課件 5.9-徐老師大數據-Spark2 5.8-徐老師大數據-Spark1 5.7-徐老師大數據-ZooKeeper2 5.6-徐老師大數據-ZooKeeper1 5.5-徐老師大數據-HBase3 5.4-徐老師大數據-HBase2 5.3-徐培成大數據-hadoop14-HBase1 5.2-徐培成大數據-hadoop13 5.18-徐老師大數據-Ambaril2 5.17-徐老師大數據-Ambari1 5.16-徐老師大數據-Scala1 5.15-徐老師大數據-Kafka1 5.14-徐老師大數據-Spark7

❻ 《Spark快速數據處理》pdf下載在線閱讀全文,求百度網盤雲資源

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簡介:今天,互聯網不斷發展,逐漸深入我們生活的各個層面,隨之而來的是數據量的指數級增長。很久以前,人類就學會了通過分析數據獲取有價值的結論。有時,影響結論的因素過多,采樣的數據無法有效保留所有因素的影響

❼ 《SparkinAction》pdf下載在線閱讀全文,求百度網盤雲資源

《Spark in Action》(Marko Bonaći)電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名:Spark in Action

作者:Marko Bonaći

豆瓣評分:7.7

出版社:Manning

出版年份:2016-1

頁數:400

內容簡介:

Working with big data can be complex and challenging, in part because of the multiple analysis frameworks and tools required. Apache Spark is a big data processing framework perfect for analyzing near-real-time streams and discovering historical patterns in batched data sets. But Spark goes much further than other frameworks. By including machine learning and graph processing capabilities, it makes many specialized data processing platforms obsolete. Spark's unified framework and programming model significantly lowers the initial infrastructure investment, and Spark's core abstractions are intuitive for most Scala, Java, and Python developers.

Spark in Action teaches you to use Spark for stream and batch data processing. It starts with an introction to the Spark architecture and ecosystem followed by a taste of Spark's command line interface. You then discover the most fundamental concepts and abstractions of Spark, particularly Resilient Distributed Datasets (RDDs) and the basic data transformations that RDDs provide. The first part of the book also introces you to writing Spark applications using the the core APIs. Next, you learn about different Spark components: how to work with structured data using Spark SQL, how to process near-real time data with Spark Streaming, how to apply machine learning algorithms with Spark MLlib, how to apply graph algorithms on graph-shaped data using Spark GraphX, and a clear introction to Spark clustering.

作者簡介:

Marko Bonaći has worked with Java for 13 years. He currently works as IBM Enterprise Content Management team lead at SV Group. Petar Zečević is a CTO at SV Group. During the last 14 years he has worked on various projects as a Java developer, team leader, consultant and software specialist. He is the founder and, with Marko, organizer of popular Spark@Zg meetup group.

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