大数据表处理

掌握Hadoop和Spark技巧，轻松处理大数据！

本书由夏俊鸾、黄洁、程浩等专家学者共同编写，深入浅出地讲解了Spark大数据处理技术。作为一本经典的入门教材，本书内容全面，涵盖了Spark生态系统的核心概念、架构原理以及实际应用案例，为读者学习和掌握大数据处理技术提供了系统化的指导。

一本介绍Spark大数据处理技术的电子书。

MapReduce 的大数据能力还是挺让人放心的，尤其是面对海量离线任务时。它的核心思路其实也不复杂，Map 先干切片活儿，Reduce 再来负责收尾聚合，分工明确，用起来也不难。 Map 阶段负责把大数据拆成小块，分发给不同机器并发，适合那种“干完你的一份，我再整合”的任务；Reduce 阶段就像一个总账本，统计所有小账单，得出最终结果。 用 MapReduce 写分布式程序，接口还挺友好，Mapper和Reducer两个类搞定大部分逻辑，Driver再统一调度提交作业。像最经典的WordCount例子，就适合新手练手。 ，它也不是万能的——实时计算、流式、DAG 任务这些，MapReduc

Spark：大数据处理的瑞士军刀 Spark，源自加州大学伯克利分校AMP实验室，是一个通用的开源分布式计算框架。它以其多功能性著称，支持多种计算范式，包括： 内存计算：Spark利用内存进行计算，显著提高了迭代算法和交互式数据分析的速度。 多迭代批量处理：Spark擅长处理需要多次迭代的批量数据，例如机器学习算法。 即席查询：Spark可以对大规模数据集进行快速查询，满足实时数据分析的需求。 流处理：Spark Streaming 能够处理实时数据流，并进行实时分析。 图计算：GraphX 是 Spark 的图计算库，用于处理大规模图数据。 Spark凭借其强大的性能和灵活性，赢得了众多

PySpark 是大数据的好帮手，结合了 Spark 的强大性能和 Python 的易用性，多开发者用它来快速进行数据。Spark 本身支持批、流和机器学习，而 PySpark 让 Python 开发者能轻松地使用这些功能。RDD、DataFrame 和 Dataset 是 PySpark 中最常用的操作，使用起来都比较简单。你可以通过 RDD 进行分布式数据，也可以利用 DataFrame 做结构化数据。哦，别忘了 Spark 的优化机制，像 Catalyst Optimizer 和 Project Tungsten，它们能大幅提升执行效率。对于实时数据流，Structured Stream

Iceberg 的大数据表格式设计挺聪明的，尤其适合超大数据量。你知道吗？之前常用的那些文件格式，比如Parquet、ORC，虽然也能做压缩、跳过读取啥的，但面对真正的大规模数据表，它们还是力不从心。 Iceberg 的元数据管理干净利落，独立又支持ACID 事务，不会像Hive Metastore那样一边靠文件系统一边靠元数据，改个表还担心一致性问题。 快照机制也挺好用的，做并发写入、删除的时候，读操作还能维持一致性，响应也快，不需要动整个表。比如你今天查昨天那一版数据，直接切快照版本就行，挺省事。 再比如动态分区裁剪，不扫无关数据，查询效率高多了。你做Spark、Flink任务的时候，真的

Hadoop 在 Linux 下的应用，算是大数据领域中不可或缺的一部分。Linux 的稳定和高效支持，让 Hadoop 能够在这里稳稳地跑起来。而且你了解过 HDFS 和 MapReduce 的原理吗？它们就像 Hadoop 的两大支柱，前者负责把数据分布存储，后者则是那些庞大的数据集。在 Linux 环境下搭建 Hadoop 集群其实没那么复杂，你只要掌握一些基本的命令行操作，就能轻松搞定安装和配置。而且，Hadoop 的文件操作也蛮，通过hadoop fs -put上传文件，hadoop fs -get下载数据都直观。如果你想写 MapReduce 程序，Java 是最常见的选择，虽然

《使用Azure HDInsight处理大数据-2017》专注于如何利用Azure HDInsight进行大数据处理。在深入讨论之前，需要理解几个关键概念和组件。Azure HDInsight是微软Azure云平台上的一项服务，用于在云中部署和管理Hadoop集群。Hadoop基于HDFS分布式文件系统和MapReduce编程模型，允许存储和处理大数据。该书探讨了Hadoop生态系统中的各种工具和库，如Hive、Pig、HBase等，以及Azure HDInsight的优势，如高度可扩展性和与Azure生态的集成。

Spark作为Apache软件基金会的开源大数据处理框架，以其高效、易用和通用性而闻名。在大数据领域，由于其内存计算特性，Spark相比于Hadoop MapReduce能够显著提升处理速度，成为快速数据分析的重要工具。深入探讨了Spark在大数据分析中的应用和核心知识点。Spark的核心理念是基于内存的数据处理方式，支持批处理、交互式查询、实时流处理和机器学习，构建了全面的大数据处理生态系统。Spark的架构基于弹性分布式数据集（RDDs），提供了并行操作的不可变分区记录集合。Spark SQL引入了DataFrame的概念，使得用户能够以SQL语法进行数据操作，并支持多种数据源操作。Spa