Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架,由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发,支持内存计算、多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种范式。Spark内存计算框架适合各种迭代算法和交互式数据分析,能够提升大数据处理的实时性和准确性,现已逐渐获得很多企业的支持,如阿里巴巴、百度、网易、英特尔等公司。本书系统讲解Spark的使用方法,包括如何在多种机器上安装Spark,如何配置一个Spark集群,如何在交互模式下运行第一个Spark作业,如何在Spark集群上构建一个生产级的脱机/独立作业,如何与Spark集群建立连接和使用SparkContext,如何创建和保存RDD(弹性分布式数据集),如何用Spark分布式处理数据,如何设置Shark,将Hive查询集成到你的Spark作业中来,如何测试Spark作业,以及如何提升Spark任务的性能。
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