大数据ETL测试设计与实现

大数据 ETL 工具的测试方案，王冬敏这篇文章还挺实用的，尤其是你想搭个稳定测试框架的时候。里面从测试用例设计、自动化脚本实现到性能验证，都讲得比较细，而且不少点子真的能直接拿来用。结合你手头的 ETL 流程改一改，效率会提升蛮多。

spark 0 2025-06-15

Learning Spark+图解Spark核心技术与案例实战

英文的《Learning Spark》和中文的《图解 Spark 核心技术与案例实战》是我推荐的两本 Spark 学习资料，一个系统、一个直观，搭配起来效果挺不错的。《Learning Spark》的内容比较系统，讲得也细，尤其适合刚入门或者想打好基础的你。像RDD、DataFrame、Dataset这些概念，它讲得蛮清楚的，代码例子也多，看着就想敲两行试试。另外，它还把Spark SQL、MLlib、Spark Streaming这些模块都讲了一遍，内容覆盖面比较广，适合你从全局理解 Spark 的玩法。响应也快，代码也好上手。《图解 Spark 核心技术与案例实战》走的是图文结合+实战路线

spark 0 2025-06-15

High Performance Spark高效调优实践指南

性能调优的干货书，《High Performance Spark》算一本蛮实用的。讲得挺细，关键还不啰嗦，属于那种你一边看一边就能立马在项目里动手试试的类型。尤其是大规模数据时，资源分配、内存管理、算子选择这些怎么做更高效，书里都有实际建议。 优化Spark的时候，常常会卡在shuffle太多、join太慢这种点上。书里有不少这类的场景，像怎么调executor memory，怎么用persist()稳住缓存，这些都有。嗯，节省成本的同时还能提速，谁不想？ 你要是经常和YARN打交道，建议一起看看YARN Essentials 资源管理优化指南，资源分配那块搭配着用，效果更好。还有这篇Spar

spark 0 2025-06-15

TREC2006中英文邮件数据集

TREC2006 的中英文邮件数据集，挺适合用来练手垃圾邮件分类。数据量不算小，格式也比较规整。你用 Python 或者 MATLAB 搞机器学习都挺方便。嗯，尤其是做贝叶斯分类、SVM 啥的，拿它做实验刚刚好。顺带说一句，数据本身就来自国际比赛，质量还不错。

spark 0 2025-06-15

Spark ML Pipeline决策树分类交叉验证

Spark ML 的交叉验证用起来还挺顺手，是搭配决策树分类这种直观的模型，效果和效率都不错。文档里写得清楚，从参数怎么配，到怎么搭 pipeline，基本一步步照着来就能跑通，代码也不复杂。 交叉验证的numFolds设成 5 是个比较稳的选择，数据分得够细，又不至于太耗时。还有像maxDepths和maxBins这种调参，配合ParamGridBuilder就能快速测试多个组合，训练完还能直接评估准确率，省心。 整体 pipeline 结构也蛮清晰：先用VectorAssembler组特征，再用StandardScaler做归一化，套个DecisionTreeClassifier，全丢进P

spark 0 2025-06-15

DataCleaner数据清洗工具

数据质量的老朋友 DataCleaner，用过的都说好。它不是那种花哨复杂的工具，图形界面清清爽爽，操作起来挺直观。拿来跑数据比较、验证，甚至做数据监控都不在话下，尤其适合做 Excel 或数据库清洗那类活儿。 DataCleaner的图形界面比较省事，点几下就能搞定字段、重复数据检测之类的操作，响应也快。你如果常和一堆表格打交道，这玩意儿挺省时间的，是做初步清洗的时候。 除了基本的字段，DataCleaner还能对不同数据源做比对——比如 Excel、CSV 和数据库里的数据对得挺好。也能做规则校验，比如设个条件，数据不合规就提示错误。 要做数据监控？它还有一个Web 监控界面，可以配置周期

spark 0 2025-06-15

Azure Databricks示例数据集

Azure DataBricks 的产品数据示例挺实用的，尤其是你在做数据测试或者建模演示时，用它省心不少。文件是个Products.csv，字段结构清晰，适合直接丢进Databricks跑个小实验，比如建个Delta Table啥的。 产品分类的数据结构比较简单，配合SQL或者PySpark都能快速上手。字段包括ProductID、Category、Price这些，基本不用清洗，直接就能用，适合做演示。 你要是刚好在玩Delta Lake，顺手可以看下Databricks Delta Lake 示例，对接这个Products.csv刚好合适。操作也不复杂，一个LOAD DATA就搞定。 另外

spark 0 2025-06-15

Spark核心技术与案例实战+Elasticsearch权威指南+JVM高级特性与最佳实践

《图解 Spark 核心技术与案例实战》《Elasticsearch 权威指南》《JVM 高级特性与最佳实践》这三本合在一块，真是搞大数据开发的一个宝藏资源。图多、例子全，适合你一边看一边动手试，是那些刚上手 Spark 或者要优化线上 Elasticsearch 集群的同学，挺有用的。嗯，还有 JVM 那部分，不只是讲 GC、内存分配啥的，连调优建议也讲得挺细。反正我用下来感觉还不错，推荐你试试看，实战案例+调优经验，干货满满！

spark 0 2025-06-15

Spark Core 1.6.1核心组件(Scala 2.11)

Spark 1.6.1 版本的核心包，用起来还挺稳定的，适合做一些老版本环境的兼容开发。尤其你在跑老项目或者搞兼容测试时，这包挺顺手的，基本不出幺蛾子。启动快，依赖也不复杂，和 Hadoop 那边对接也比较顺利，省了不少心。 运行在Scala 2.11上的 Spark 版本，1.6.1 算是比较成熟的一版了。比起之前的 1.6.0，bug 修了一些，性能也稳了一点，是 Shuffle 那块的表现会好不少。适合你想要个“别动我就行”的版本。 你要是对比着用，可以看看之前那个优化版 1.6.0，嗯，两个版本差不多，但 1.6.1 更保险一些。还有，如果你想搞点图计算啥的，顺手看看GraphX 的

spark 0 2025-06-15

Elasticsearch从入门到深入学习笔记

想学好 ES，得从基础到深入都弄明白。ES 其实是基于 Lucene 做的，Lucene 是个高性能的全文检索库，搜索功能比较强大。ES 在它之上做了不少优化，像是集群管理、自动分片和故障转移都内置了，能让你轻松搞定分布式搜索。接下来，安装 ES 其实蛮，下载包解压就行，记得配置好JAVA_HOME环境变量。安装好之后，你可以通过http://127.0.0.1:9200来验证是否启动成功。 倒排索引是 ES 的核心，理解它就能搞懂全文检索怎么实现。你可以用POST /index_name/_doc/来插入文档，用GET /index_name/_search来查询。ES 也支持插件，比如El

spark 0 2025-06-15