大數據的下一步：用Spark玩轉活用(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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適用：從事安防監控領域的應用開發和工程施工的技術人員。

名人推薦

　　隨著大數據時代的到來，企業資料每天都在急劇快速膨脹，如何發掘這些資料的價值，需要一種高效而穩定的分散式運算框架和模型。Spark恰逢其時，應運而生。本書對Spark進行詳細的闡述，包括核心模組和各個子係統，能讓Spark初學者快速瞭解和上手，是學習Spark的敲門磚，希望此書能讓更多的讀者去深入發掘Spark之美。~~淘寶技術部資料採擷與計算團隊負責人 黃明（明風）

　　Apache Spark由於其基於記憶體的高性能計算模式以及豐富靈活的程式設計介麵，得到廣泛的支援和應用，大有逐漸取代Hadoop MapReduce成為新一代大數據計算引擎的趨勢。本書從原始程式碼角度深入淺齣地分析瞭Apache Spark及相關大數據技術的設計及實現，包含很多實戰經驗和使用心得。相信本書對於進行大數據、記憶體計算及分散式係統研究，Apache Spark的深入理解以及實際應用，都有很好的參考價值。~~英特爾亞太研發有限公司技術總監 段建剛

《數據之巔：深度學習驅動的智能革命與未來圖景》 作者： [此處留空，請自行想象一位權威作者的姓名] 齣版日期： [此處留空，請自行想象一個未來的年份] 內容概要： 本書並非聚焦於特定技術棧的實操指南，而是旨在為讀者構建一個宏大而深刻的視角，審視當前席捲全球的數據科學浪潮中，深度學習（Deep Learning）如何成為驅動下一代智能係統的核心引擎，以及這種範式轉移將如何重塑産業、社會結構乃至人類的認知邊界。我們不探討基礎的集群計算或特定的數據處理框架，而是深入剖析支撐這些基礎設施之上，驅動智能決策與復雜模式識彆的理論基石與前沿應用。 本書共分為六大部分，層層遞進，引導讀者從宏觀趨勢洞察，深入到模型構建的精微之處，最終展望智能時代的倫理與治理。 --- 第一部分：範式遷移：從傳統機器學習到深度認知的跨越 本部分旨在為讀者奠定堅實的理論基礎，理解深度學習相對於傳統統計模型和早期機器學習方法的本質區彆。我們不會重復介紹數據清洗、ETL流程或分布式計算的架構細節，而是聚焦於“錶示學習”的威力。 1.1 數據的多維嵌入與特徵的自動提取： 深入解析何為“深層”——即模型在多層非綫性變換中自動發現和抽象數據內在層次結構的能力。探討如詞嵌入（Word Embeddings）的演進，如何將高維稀疏數據轉化為低維、語義豐富的嚮量空間，這是後續一切復雜推理的基礎。 1.2 激活函數的選擇與網絡拓撲的演化哲學： 討論激活函數（如ReLU、Sigmoid、Tanh及其變體）對梯度流動和網絡錶達能力的影響機製，而非僅僅是API調用。對比分析全連接網絡（FCN）、捲積網絡（CNN）和循環網絡（RNN）的數學結構，強調它們如何針對特定類型數據（圖像、序列）進行優化設計，體現瞭對數據結構內在規律的數學建模。 1.3 優化算法的迭代與收斂性分析： 詳細審視優化器（如SGD的變體、AdamW、L-BFGS）在復雜非凸優化地形中如何運作。著重探討動量（Momentum）、自適應學習率（Adaptive Learning Rates）和梯度裁剪（Gradient Clipping）背後的微積分原理和收斂性保障，解釋為何在海量參數空間中找到最優解而非局部最優解成為可能。 --- 第二部分：視覺與語言的解碼：感知世界的神經網絡架構 本部分將深入探討當前最前沿、最具變革性的兩大領域：計算機視覺與自然語言處理（NLP）中，深度學習模型的精妙設計。我們關注模型本身，而非數據管道的構建。 2.1 捲積網絡的深度解構與視覺效率： 分析ResNet、DenseNet、Transformer在視覺任務中的核心創新點，例如殘差連接如何解決深度網絡的退化問題，以及如何通過空洞捲積（Dilated Convolution）擴大感受野。重點討論模型壓縮、量化（Quantization）和剪枝（Pruning）技術在保持高性能前提下，實現模型部署效率的突破。 2.2 自然語言的序列建模與上下文理解： 徹底剖析Transformer架構的自注意力機製（Self-Attention）。深入探討多頭注意力（Multi-Head Attention）如何並行捕捉不同類型的關係依賴。分析預訓練模型（如BERT、GPT係列）的訓練目標（Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）與微調策略，理解它們如何從海量文本中“內化”瞭人類的語法、語義和世界知識。 2.3 多模態融閤：跨越感官鴻溝的技術路徑： 探討如何設計統一的錶示空間來處理圖像、文本、音頻等異構數據。分析跨注意力（Cross-Attention）在圖像字幕生成、視覺問答（VQA）中的應用，揭示機器如何建立起對現實世界的綜閤性理解。 --- 第三部分：生成式智能：從數據復現到概念創造 本部分專注於當前最引人注目的研究方嚮——生成模型，它們代錶瞭AI從“識彆”邁嚮“創造”的關鍵一步。 3.1 生成對抗網絡（GANs）的博弈論基礎與穩定訓練： 深入分析判彆器與生成器之間的納什均衡（Nash Equilibrium）思想。探討WGAN、CycleGAN等變體為解決模式崩潰（Mode Collapse）和不穩定的訓練過程所做的理論和結構性改進。 3.2 擴散模型（Diffusion Models）的概率流與高質量閤成： 詳細闡述擴散過程（Forward Diffusion）和逆嚮去噪過程（Reverse Diffusion）的數學框架。解析噪聲調度（Noise Scheduling）和時間嵌入（Time Embedding）如何精確定位和消除噪聲，從而生成具有極高保真度和多樣性的數據樣本，這已成為當前圖像和音頻生成的主流範式。 3.3 變分自編碼器（VAEs）與潛在空間的幾何學： 探討如何利用KL散度約束潛在變量的分布，實現數據的有效低維編碼。分析潛在空間（Latent Space）的插值和操縱，理解如何通過平滑地遍曆這個空間來生成可控、連續變化的輸齣。 --- 第四部分：模型的可解釋性、魯棒性與泛化挑戰 隨著模型規模的擴大和應用的深入，模型的“黑箱”特性、對微小擾動的敏感性以及在真實世界中的泛化能力成為決定其能否被信賴和部署的關鍵瓶頸。 4.1 可解釋性技術（XAI）的剖析： 重點介紹後驗解釋方法，如梯度加權類激活圖（Grad-CAM）的原理，以及局部可解釋模型無關解釋（LIME）的采樣與局部綫性化策略。討論因果推斷在解釋模型決策鏈中的潛力，超越簡單的特徵重要性排序。 4.2 抵抗對抗性攻擊的防禦機製： 深入研究對抗樣本（Adversarial Examples）是如何被係統性地構造齣來的（如FGSM、PGD攻擊）。探討防禦策略，包括對抗性訓練（Adversarial Training）和梯度掩蔽（Gradient Masking）的局限性，強調魯棒性是一個持續的“軍備競賽”。 4.3 泛化邊界與領域適應性（Domain Adaptation）： 分析模型在訓練分布（Source Domain）與目標分布（Target Domain）不一緻時性能下降的根本原因。探討無監督和半監督領域適應的方法，例如利用最大均值差異（MMD）或對抗性域對抗網絡（DANN）來學習跨領域的共享不變特徵錶示。 --- 第五部分：智能體與決策：深度強化學習的理論前沿 本部分聚焦於如何構建能夠與復雜環境交互、學習最優策略的智能體，這關乎機器人、自動駕駛乃至復雜係統控製的未來。 5.1 策略梯度與價值估計的權衡： 詳細分析Policy Gradient方法（如REINFORCE）與Actor-Critic架構（如A2C, A3C）的差異。重點解析近端策略優化（PPO）的核心機製——限製策略更新步長，以保證學習過程的穩定性和樣本效率。 5.2 探索與利用的精妙平衡： 深入探討高效的探索策略，包括基於不確定性的探索（如基於熵的奬勵、不確定性估計）和內在好奇心驅動（Intrinsic Curiosity Modules, ICM）的機製，解釋智能體如何在信息稀疏的環境中自主驅動學習。 5.3 離綫強化學習（Offline RL）的挑戰： 針對無法在綫與環境交互的場景，解析離綫RL如何利用固定的曆史數據集學習可靠策略。討論數據覆蓋不足（Out-of-Distribution, OOD）動作的風險，以及保守Q學習（CQL）等方法如何通過正則化來約束策略的激進性。 --- 第六部分：數據智能的未來：倫理、治理與下一代計算範式 本書的最後一部分將視野拉高，探討技術發展所帶來的社會性影響與未來的研究方嚮，不再是技術實現的細節，而是技術哲學的探討。 6.1 算法偏見與公平性度量： 分析偏見在數據采集、模型訓練和評估過程中的具體體現。介紹常用的公平性指標（如均等機會、人口均等性）的數學定義，以及如何在模型優化過程中集成公平性約束。 6.2 隱私保護計算的融閤： 探討聯邦學習（Federated Learning）如何實現分布式模型訓練而不暴露原始數據。深入瞭解差分隱私（Differential Privacy）的理論框架，分析其在模型梯度和參數更新中引入“噪聲”以保障個體隱私的數學成本與效益。 6.3 邁嚮通用人工智能（AGI）的理論路徑： 展望下一代計算範式，包括神經形態計算（Neuromorphic Computing）對生物啓發模型的模擬潛力，以及大規模模型（LLMs）的湧現能力（Emergent Abilities）所揭示的智能本質。探討在缺乏完全標注數據的情況下，如何通過自我監督和元學習（Meta-Learning）實現更接近人類的學習效率和適應性。 --- 本書適閤對象： 希望從操作層麵躍升至原理和架構層麵理解數據智能的資深工程師與架構師。 緻力於探索前沿AI研究方嚮，對模型理論深度有迫切需求的科研人員與博士生。 需要為企業製定長期技術戰略的CTO、技術總監及高級産品管理者。 本書承諾不提供任何針對特定框架（如Spark、TensorFlow/PyTorch特定版本）的“如何做”的命令行或代碼片段，而是緻力於提供驅動這些技術背後的“為什麼”和“如何思考”的深刻洞察。通過本書，讀者將獲得駕馭下一代數據驅動係統的理論韌性與戰略視野。

作者簡介

夏俊鸞

　　現任阿裏巴巴資料平颱部高級技術專傢，Apache Spark項目Committer，曾就職於英特爾亞太研發中心，微博帳號@Andrew-Xia。

劉旭暉

　　現任蘑菇街資料平颱資深架構師（花名天火），曾就職於英特爾亞太研發中心大資料軟體部，Spark/Hadoop/Hbase/Phoenix 等眾多大資料相關開源專案的積極貢獻者。

邵賽賽

　　英特爾亞太研發有限公司開發工程師，專注於大資料領域，現從事Spark相關工作，Spark代碼貢獻者。

程浩

　　英特爾大資料技術團隊軟體工程師，Shark和Spark SQL活躍開發者，緻力於SQL on Big Data的性能最佳化。

史鳴飛

　　英特爾亞太研發有限公司大資料軟體部工程師，專注於大資料領域，現在主要投身於Tachyon項目的開發。

黃潔

　　目前就職於英特爾亞太研發中心大資料技術中心，擔任高級軟體工程師，是Apache Chukwa專案的PMC成員和Committer。

前言

Chapter 01   Spark 係統概述
1.1 大數據處理架構
1.2 Spark 大數據處理架構
1.3 小結

Chapter 02   Spark RDD 及程式設計介麵
2.1 Spark 程式"Hello World"
2.2 Spark RDD
2.3 建立操作
2.4 轉換操作
2.5 控製操作（control operation）
2.6 行動操作（action operation）
2.7 小結

Chapter 03   Spark 執行模式及原理
3.1 Spark 執行模式概述
3.2 Local 模式
3.3 Standalone 模式
3.4 Local cluster 模式
3.5 Mesos 模式
3.6 YARN standalone / YARN cluster 模式
3.7 YARN client 模式
3.8 各種模式的實現細節比較
3.9 Spark 1.0 版本之後的變化
3.10 小結

Chapter 04   Spark 排程管理原理
4.1 Spark 作業排程管理概述
4.2 Spark 排程相關基本概念
4.3 作業排程模組頂層邏輯概述
4.4 作業排程實際工作流程
4.5 工作集管理模組詳解
4.6 排程池和排程模式分析
4.7 其他排程相關內容
4.8 小結

Chapter 05   Spark 的儲存管理
5.1 儲存管理模組整體架構
5.2 RDD 持久化
5.3 Shuffle 資料持久化
5.4 廣播（Broadcast）變數持久化
5.5 小結

Chapter 06   Spark 監控管理
6.1 UI 管理
6.2 Metrics 管理
6.3 小結

Chapter 07   Shark 架構與安裝設定
7.1 Shark 架構淺析
7.2 Hive/Shark 各功能元件比較
7.3 Shark 安裝設定與使用
7.4 Shark SQL 命令列工具（CLI）
7.5 使用Shark Shell 指令
7.6 啓動SharkServer
7.7 Shark Server2 設定與啓動
7.8 快取資料錶
7.9 常見問題分析
7.10 小結

Chapter 08   SQL 程式擴充
8.1 程式擴充平行執行模式
8.2 Evaluator 和ObjectInspector
8.3 自訂函數擴充
8.4 自訂資料存取格式
8.5 小結

Chapter 09   Spark SQL
9.1 Spark SQL 邏輯架構
9.2 Catalyst 上下文（Context）
9.3 SQL DSL API
9.4 Java API
9.5 Python API
9.6 Spark SQL CLI
9.7 Thrift 服務
9.8 小結

Chapter10   Spark Streaming 串流資料處理架構
10.1 快速入門
10.2 Spark Streaming 基本概念
10.3 效能最佳化
10.4 容錯處理
10.5 DStream 作業的産生和排程
10.6 DStream 與RDD 關係
10.7 資料接收原理
10.8 自訂資料登錄源
10.9 自訂監控介麵（StreamingListener）
10.10 Spark Streaming 案例分析
10.11 小結

Chapter 11   GraphX 計算架構
11.1 圖型平行計算
11.2 GraphX 模型設計
11.3 GraphX 模型實現
11.4 GraphX 應用
11.5 小結

Chapter 12   Tachyon 儲存係統
12.1 設計原理
12.2 架構設計
12.3 Tachyon 的部署
12.4 Tachyon 應用
12.5 相關專案討論
12.6 小結

推薦序

　　2009 年的時候，Netflix 公司舉辦瞭一個叫作Netflix Prize 的推薦演算法比賽。這個比賽匿名公佈瞭Netflix 五十萬使用者對近兩萬部電影的一億個評分資料，希望參賽者能夠開發齣更好的推薦演算法，以加強推薦係統的品質。這個比賽的奬金有一百萬美金，看似很多，但和一個更好的推薦演算法為Netflix 帶來的效益相比，實則九牛一毛。

　　豐厚的奬金和Netflix 提供的真實資料吸引不少的參賽者，其中也包含瞭來自加州大學柏剋萊分校（UC Berkeley）的博士生Lester Mackey。Lester 師從機器學習領域泰鬥Michael Irwin Jordan，在一個AMPLab 的大數據實驗室裏進行博士研究。AMPLab 和大多數學術界實驗室不同的地方，在於實驗室內由多名教授和他們帶領的學生一起閤作，研究人員來自不同的領域，包含機器學習、資料庫、電腦網路、分散式係統等。當時，要想加強演算法研究反覆運算的效率，需要利用多颱機器的分散式建模。在嘗試當時業界最流行的HadoopMapReduce 後，Lester 發現自己的時間並不是花在加強演算法效率上，而是耗費在MapReduce 的程式設計模型和低效的執行模式上。因此，他嚮實驗室另一名進行分散式係統研究的學生Matei Zaharia 求助。

　　當時年紀輕輕的Matei 在業界已經小有名望。他在雅虎和Facebook 實習期間做瞭很多Hadoop 早期的奠基工作，包含現今Hadoop 係統內應用最廣的fair scheduler 排程演算法。在和Lester 的腦力激盪中，Matei 歸納瞭Hadoop MR的不足，開始設計第一個版本的Spark。這個版本完全是為Lester 訂製，隻有幾百行的程式，卻讓Lester 可以高效率地進行分散式機器學習建模。

　　Lester 所在的The Ensemble 團隊最後和BellKor's Pragmatic Chaos 設計瞭在效率上並列第一的演算法，可惜因為晚20 分鍾送齣，與一百萬美金奬金失之交臂。5 年後，Lester 和Matei 都變成瞭學術界和業界傑齣的人物。Lester 成為史丹佛大學電腦係的教授，帶領學生攻剋一個又一個機器學習和統計的難題。Matei 成為麻省理工電腦係的教授，也是Databricks 公司的CTO。

　　2009 年之後的4 年裏，AMPLab 以Spark 為基礎展開很多不同的學術研究專案，其中包含瞭Shark 和GraphX，還有Spark Streaming、MLlib 等。4 年裏隨著Hadoop 的發展，Spark 也逐漸從一個純學術研究專案發展到開始有業界敢嘗鮮的使用者。

　　2013 年， 包含Matei 和我在內的Spark 核心人員共同創立Databricks 公司，立誌於加強Spark 的速度發展。過去兩年，Spark 的發展超越瞭我們所有人的想像。一年半以前Spark 還是一個連監控介麵都不存在的係統，很難放進生産綫部署。而一年半後的今天，它已經變成整個大數據生態圈和Apache Software Foundation 內最活躍的專案，活躍程度遠遠超齣瞭曾經隻能望其項背的Hadoop。

　　很多高科技和網際網路公司也都有瞭Spark 的生産作業，不少使用者直接減少在Hadoop MapReduce 上的投資，把新的專案都傳輸到Spark 上。

　　今天正好是Databricks 公司成立一年半，也是Spark 1.2 版本第一個release candidate 發佈的日期。Spark 的高速發展導緻中文資訊的脫節。這本書深入淺齣地介紹Spark 和Spark 上多個重要計算架構，希望它的問世可以更進一步地普及Spark，增進Spark 社區的發展。

评分☆☆☆☆☆

說實話，大數據這領域變化太快瞭，剛學完一個框架，轉眼就又有新的技術冒齣來，讓人應接不暇。我之前也看過一些大數據相關的書籍，但很多內容都比較陳舊，或者過於理論化，學完之後感覺跟實際應用還是有距離。這次看到「大數據的下一步：用Spark玩轉活用(第2版)」這本書，真的是眼前一亮。它直接點齣瞭“下一步”，說明這本書的內容是跟上時代潮流的，而且“用Spark”這個關鍵詞，更是精準地抓住瞭當前大數據技術的核心。Spark的強大之處，大傢都知道，關鍵是怎麼纔能“玩轉活用”它。這本書的標題就給瞭我很大的信心，它似乎在承諾，讀完這本書，我就能真正地掌握Spark，並且能夠將其應用到實際工作中。我特彆希望書中能有清晰的步驟和代碼示例，幫助我一步步地搭建Spark環境，理解其核心概念，並且能夠獨立地完成一些數據處理和分析的任務。比如，如何利用Spark MLlib進行機器學習模型的訓練，或者如何使用Spark GraphX進行圖計算，這些都是我非常感興趣的領域。

评分☆☆☆☆☆

天啊，我最近真的被「大數據的下一步：用Spark玩轉活用(第2版)」這本書炸翻瞭！以前玩大數據，總感覺像在迷宮裏打轉，各種工具、概念像一團亂麻，每次想真正落地實操，都卡在各種奇怪的錯誤或者效率低下的處理方式上。但這本書，真的不一樣！它的標題就很有吸引力，"玩轉活用"，這不就是我一直想要的嗎？而且是第二版，感覺經過瞭市場的檢驗，內容應該更紮實、更新穎。我最怕那種紙上談兵的書，講一堆理論，結果學完還是不知道怎麼用。但從這本書的標題和介紹來看，它強調的是“用Spark”，這可是現在大數據領域最炙手可熱的引擎之一啊！光是想想能用Spark來加速數據處理、實現更復雜的分析，就覺得心癢癢的。我一直想突破現有瓶頸，讓我的數據分析工作效率和深度都往上提升一個檔次，這本書感覺就像是那個關鍵的鑰匙，能把我從“知道”大數據變成“會用”大數據。我已經在期待裏麵關於Spark的實戰案例瞭，希望能夠看到一些真實場景的應用，比如如何用Spark來處理大規模的日誌數據、進行實時推薦，或者優化機器學習模型。光是想到這些，就覺得自己的職業技能要原地起步瞭！

评分☆☆☆☆☆

對於一個身處數據洪流中的人來說，「大數據的下一步：用Spark玩轉活用(第2版)」這本書的齣現，簡直就是一場及時雨。我一直在思考，如何在海量的數據中找到價值，如何讓數據處理的效率更高，讓分析的洞察更深入。傳統的工具和方法，在麵對指數級增長的數據時，顯得力不從心。而Spark，作為分布式計算的明星，一直是我關注的焦點，但我總覺得隔靴搔癢，缺乏一個係統性的指導來真正掌握它。“玩轉活用”這四個字，恰恰擊中瞭我的痛點。我需要的不是一本冰冷的理論手冊，而是一本能夠帶我上手實踐，讓我真正感受到大數據處理的樂趣和力量的書。我特彆期待書中能夠詳細講解Spark的架構原理，以及如何在實際項目中應用Spark來解決一些典型的大數據問題，比如數據清洗、ETL、流式計算，甚至是復雜的數據挖掘和機器學習任務。如果書中能提供一些“踩坑”經驗的總結和避坑指南，那就更好瞭，畢竟實踐過程中難免會遇到各種各樣的問題。

评分☆☆☆☆☆

講真，我之前對大數據的理解，還停留在“數據量很大”這個層麵。後來接觸到一些項目，纔發現問題遠不止於此，數據的質量、處理的效率、分析的深度，每一個環節都至關重要。而「大數據的下一步：用Spark玩轉活用(第2版)」這本書，就好像給我打開瞭一個全新的視角。它不僅僅是講大數據是什麼，更重要的是教我“下一步該怎麼走”，而且明確指齣瞭“用Spark”這個方嚮。Spark的強大之處我略有耳聞，它的內存計算能力和易用性，確實是很多傳統大數據框架難以比擬的。這本書的“活用”二字，更是打動瞭我。我一直覺得，學習技術最終還是要落實到應用上，光是瞭解概念是遠遠不夠的。這本書如果能提供詳實的案例和代碼示例，那絕對是無價之寶。我特彆期待裏麵能有關於Spark集群的搭建和優化，以及如何利用Spark SQL進行高效的數據查詢和轉換。畢竟，再強大的工具，如果不會使用或者使用不當，那也隻是擺設。我希望這本書能幫我建立起一套完整的Spark使用流程，從數據導入、處理、分析到可視化，都能得心應手。

评分☆☆☆☆☆

我最近在工作中遇到瞭一個瓶頸，處理的數據量越來越大，傳統的處理方式已經完全跟不上節奏，性能問題層齣不窮。這時候，聽到身邊很多同事都在討論Spark，說它是大數據處理的利器。恰巧，我在書店裏看到瞭「大數據的下一步：用Spark玩轉活用(第2版)」這本書，光是書名就讓我眼睛一亮。它精準地指齣瞭“下一步”和“玩轉活用”，這簡直就是為我量身定做的！我一直覺得，學習技術最怕的就是“學瞭用不上”，這本書強調“活用”，說明它一定不會是那種隻會講理論的書。而且，“第二版”這個信息也很重要，意味著內容是經過更新和優化的，能夠跟上技術發展的步伐。我最期待的是書中關於Spark性能調優的部分，希望能學到一些實用的技巧，讓我的數據處理速度飛起來。另外，我一直對Spark Streaming在實時數據處理方麵的應用很感興趣，如果書中能有這方麵的詳細介紹和實戰案例，那就太棒瞭！我希望能通過這本書，真正掌握Spark這門技術，解決我目前工作中的實際問題，讓我的數據分析能力更上一層樓。