Spark与PySpark读写HBase数据实战

Spark 与 PySpark 实战应用指南 这份指南深入探讨 Spark 及其 Python API——PySpark 的实际应用。涵盖以下主题： Spark 核心概念: 解释 RDDs、DataFrame 和 Dataset 等核心数据结构，以及分布式处理的关键原则。 PySpark 基础: 学习使用 PySpark 进行数据加载、转换、操作和输出。掌握常用的 PySpark 函数和技巧。 数据处理: 探索如何利用 Spark 进行数据清洗、转换、聚合和分析。 机器学习: 使用 PySpark 和 MLlib 库构建机器学习模型，包括分类、回归和聚类算法。 案例研究: 通过实际案例学习

企业级项目里的Spark实战资源，还是挺值得一看的。Spark 电信电话项目用的是百度云数据，模拟的是电信业务场景，像用户通话记录、活跃用户行为追踪这些，都能跑得起来。你要是正好在啃Spark，又想搞点偏实际的练手项目，这套资源就蛮合适。 数据的落地，不只是跑个模型、写几行RDD就完事了。这里整合了百度云上的真实数据，模拟真实业务流程，从数据预、转换到，流程比较全，逻辑也清楚。响应也快，适合跑在自己机器上调试。 相关的一些技术资源也能用上，比如想搞清楚Hadoop和Spark怎么联动，或者百度热搜的数据方式，可以参考这篇：基于 Hadoop 和 Spark 的百度热搜数据可视化系统设计与实现。

在大数据领域，Spark 的 RDD（弹性分布式数据集）简直是必不可少的基础概念。PySpark 作为 Python 接口，让操作变得更轻松。这里有三个基本的案例：计算访问量（PV）、独立访客量（UV）和访问的 Top N。比如，计算 PV 时，通过map将每行数据映射成键值对，使用reduceByKey进行聚合，轻松计算出访问量。对于 UV 计算，使用distinct去重 IP 地址，聚合得到独立访客数量。而 Top N 则通过sortBy进行排序，得到访问量最高的 URL。三个案例完全覆盖了map、reduceByKey、distinct、sortBy等常用操作。简洁易懂，代码也比较清晰，

Spark 理论与 PySpark 应用 Spark 生态系统 Spark Core：Spark 的核心组件，提供分布式任务调度、内存管理和容错机制。 Spark SQL：用于处理结构化数据的模块，支持 SQL 查询和 DataFrame API。 Spark Streaming：实时流数据处理框架，支持高吞吐量、容错的流处理。 Hadoop 与流数据处理 Hadoop 为 Spark 提供分布式存储和计算基础架构，使其能够高效处理大规模数据集，包括流数据。流数据处理的特点： 实时性：数据持续生成，需要实时处理和分析。 持续性：数据流永不停止，需要系统持续运行。 高吞吐量：需要处理大量高

Apache Spark 的进阶宝典《Mastering Apache Spark》还挺值得推荐给搞大数据的你。内容覆盖面广，从基础的Spark Core到实战级的Structured Streaming、MLlib、GraphX都有讲，细节拉满。是机器学习那一块，ML Pipelines搭建工作流挺有意思，像StringIndexer和Tokenizer这种工具用起来贼顺手。书里还讲了模型评估和调优，像CrossValidator、BinaryClassificationEvaluator这些都讲得明白。用 Spark 做流？书里有详细例子，结合Structured Streaming模块，

shc 的自定义编译包shc-core-spark-2.3.0-hbase-2.1.0.jar，挺适合在CDH 6.2.0上折腾PySpark 2.4.0和HBase 2.1.0的朋友。直接拿来就能读写 HBase，免去了你自己编 JAR 包的麻烦，还是挺省事的。 用的是Hortonworks SHC的源码，兼容性不错，跑在 CDH 环境下也挺稳，尤其你要跟 HBase 做深度集成的场景，挺好使的。比如你想用 DataFrame 的方式查 HBase 表，直接搞定，写入也方便。 有一点要注意哈，Spark 版本别弄错了，这个包是配 Spark 2.3.x 的，虽然你跑 PySpark 2.4.

大数据开发里的经典书之一，Mahmoud Parsian写的《数据算法：Hadoop Spark 大数据技巧》还挺值得一看。讲得比较接地气，重点是多实战技巧，尤其适合你在用Spark或Hadoop做数据的时候参考。函数式思想贯穿整个流程，像用MapReduce搭配RDD来日志数据，效率高，代码也不绕。平时写点数据清洗脚本、搞并行，用里面那套思路就顺手。还有一点蛮实用的，书里不少例子是围绕Scala讲的。你要是熟点Java，迁移过来也不难。比如说，做词频统计时用flatMap配合reduceByKey，逻辑简洁，响应也快。对了，如果你还在摸索怎么把Hadoop和Spark结合起来用，强烈推荐你顺

Spark 的大数据实战手册，用起来还挺顺手的。尤其是你已经搞明白了基本语法，正想上手项目的时候，这份《大数据 Spark 企业级实战完整版》就像老司机拉你一把。它不是那种满篇理论的东西，而是一步步带你搞定真实业务场景，像日志、广告点击预测这些，干货不少。 企业场景里的 Spark，其实主要看它的速度。内存计算带来的性能，确实比老牌的 MapReduce 快一大截。你如果追求响应快、代码也整洁，DataFrame和Dataset API会是你的好帮手，配合 SQL 查起来还挺爽的。 数据源支持也比较丰富，像HDFS、Cassandra、HBase都能接，预也方便，适合 ETL 流程。再搭配上S

深入解析Hadoop原理和特性，掌握实用技术和集群搭建技巧。