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《Spark大数据分析实战》（高彦杰/倪亚宇）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名:Spark大数据分析实战

豆瓣评分:5.2

作者:高彦杰/倪亚宇

出版社:机械工业出版社

出版年:2016-1-1

页数:213

内容简介

本书一共11章：其中第1～3章，主要介绍了Spark的基本概念、编程模型、开发与部署的方法；第4～11章，详细详解了热点新闻分析系统、基于云平台的日志数据分析、情感分析系统、搜索引擎链接分析系统等的应用与算法等核心知识点。

作者简介

高彦杰，毕业于*国人民大学，就职于微软亚洲研究院。开源技术爱好者，对spark及其他开源大数据系统与技术有较为深入的认识和研究，实践经验丰富。较早接触并使用spark，对spark应用开发、spark系统的运维和测试比较熟悉．深度阅读了spark的源代码，了解spark的运行机制，擅长spark的查询优化。

曾着有畅销书《spark大数据处理：技术、应用与性能优化》。

倪亚宇，清华大学自动化系在读博士研究生，曾于微软亚洲研究院、IBM研究院实习。对大规模的推荐系统和机器学习算法有较为深入的研究和丰富的实践经验。

② spark最佳实践电子版 spark是什么版本

《Spark大数据处理技术》以Spark 0.9版本为基础进行编写，是一本全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的书籍，是国内首本深入介绍Spark原理和架构的技术书籍。主要内容有Spark基础功能介绍及内部重要模块分析，包括部署模式、调度框架、存储管理以及应用监控；同时也详细介绍了Spark生态圈中其他的软件和模块，包括SQL处理引擎Shark和Spark SQL、流式处理引擎Spark Streaming、图计算框架Graphx以及分布式内存文件系统Tachyon。《Spark大数据处理技术》从概念和原理上对Spark核心框架和生态圈做了详细的解读，并对Spark的应用现状和未来发展做了一定的介绍，旨在为大数据从业人员和Spark爱好者提供一个更深入学习的平台。
《Spark大数据处理技术》适合任何大数据、Spark领域的从业人员阅读，同时也为架构师、软件开发工程师和大数据爱好者展现了一个现代大数据框架的架构原理和实现细节。相信通过学《Spark大数据处理技术》，读者能够熟悉和掌握Spark这一当前流行的大数据框架，并将其投入到生产实践中去。
《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》根据最新技术版本，系统、全面、详细讲解Spark的各项功能使用、原理机制、技术细节、应用方法、性能优化，以及BDAS生态系统的相关技术。
通过上面两本熟悉Spark的原理架构以及应用，想深入学习的话，还有《Apache Spark源码剖析》，它全面、系统地介绍了Spark源码，深入浅出。

③ 求《深入理解Spark:核心思想与源码分析》的全书电子版！！

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④ 大家对spark的源码了解多少，sparkshuffle，调度，sparkstreaming的源码

流（Streaming），在大数据时代为数据流处理，就像水流一样，是数据流；既然是数据流处理，就会想到数据的流入、数据的加工、数据的流出。

日常工作、生活中数据来源很多不同的地方。例如：工业时代的汽车制造、监控设备、工业设备会产生很多源数据；信息时代的电商网站、日志服务器、社交网络、金融交易系统、黑客攻击、垃圾邮件、交通监控等；通信时代的手机、平板、智能设备、物联网等会产生很多实时数据，数据流无处不在。

在大数据时代SparkStreaming能做什么？

平时用户都有网上购物的经历，用户在网站上进行的各种操作通过Spark Streaming流处理技术可以被监控，用户的购买爱好、关注度、交易等可以进行行为分析。在金融领域，通过Spark Streaming流处理技术可以对交易量很大的账号进行监控，防止罪犯洗钱、财产转移、防欺诈等。在网络安全性方面，黑客攻击时有发生，通过Spark Streaming流处理技术可以将某类可疑IP进行监控并结合机器学习训练模型匹配出当前请求是否属于黑客攻击。其他方面，如：垃圾邮件监控过滤、交通监控、网络监控、工业设备监控的背后都是Spark Streaming发挥强大流处理的地方。

大数据时代，数据价值一般怎么定义？

所有没经过流处理的数据都是无效数据或没有价值的数据；数据产生之后立即处理产生的价值是最大的，数据放置越久或越滞后其使用价值越低。以前绝大多数电商网站盈利走的是网络流量（即用户的访问量），如今，电商网站不仅仅需要关注流量、交易量，更重要的是要通过数据流技术让电商网站的各种数据流动起来，通过实时流动的数据及时分析、挖掘出各种有价值的数据；比如：对不同交易量的用户指定用户画像，从而提供不同服务质量；准对用户访问电商网站板块爱好及时推荐相关的信息。

SparkStreaming VSHadoopMR：

Spark Streaming是一个准实时流处理框架，而Hadoop MR是一个离线、批处理框架；很显然，在数据的价值性角度，Spark Streaming完胜于Hadoop MR。

SparkStreaming VS Storm：

Spark Streaming是一个准实时流处理框架，处理响应时间一般以分钟为单位，也就是说处理实时数据的延迟时间是秒级别的；Storm是一个实时流处理框架，处理响应是毫秒级的。所以在流框架选型方面要看具体业务场景。需要澄清的是现在很多人认为Spark Streaming流处理运行不稳定、数据丢失、事务性支持不好等等，那是因为很多人不会驾驭Spark Streaming及Spark本身。在Spark Streaming流处理的延迟时间方面，Spark定制版本，会将Spark Streaming的延迟从秒级别推进到100毫秒之内甚至更少。

SparkStreaming优点：

1、提供了丰富的API，企业中能快速实现各种复杂的业务逻辑。

2、流入Spark Streaming的数据流通过和机器学习算法结合，完成机器模拟和图计算。

3、Spark Streaming基于Spark优秀的血统。

SparkStreaming能不能像Storm一样，一条一条处理数据？

Storm处理数据的方式是以条为单位来一条一条处理的，而Spark Streaming基于单位时间处理数据的，SparkStreaming能不能像Storm一样呢？答案是：可以的。

业界一般的做法是Spark Streaming和Kafka搭档即可达到这种效果,入下图：

总结：

使用Spark Streaming可以处理各种数据来源类型，如：数据库、HDFS，服务器log日志、网络流，其强大超越了你想象不到的场景，只是很多时候大家不会用，其真正原因是对Spark、spark streaming本身不了解。

⑤ 想研读下spark的源码，怎么搭阅读和调试的环境

（1）准备工作
1） 安装JDK 6或者JDK 7
2） 安装scala 2.10.x (注意版本)
3） 将下载的Intellij IDEA解压后，安装scala插件，流程如下：
依次选择“Configure”–> “Plugins”–> “Browse repositories”，输入scala，然后安装即可

（2）搭建Spark源码阅读环境（需要联网）
第一种方法是直接依次选择“import project”–> 选择spark所在目录 –> “SBT”，之后intellij会自动识别SBT文件，并下载依赖的外部jar包，整个流程用时非常长，取决于机器的网络环境（不建议在windows下操作，可能遇到各种问题），一般需花费几十分钟到几个小时。注意，下载过程会用到git，因此应该事先安装了git。
第二种方法是首先在linux操作系统上生成intellij项目文件，然后在intellij IDEA中直接通过“Open Project”打开项目即可。在linux上生成intellij项目文件的方法（需要安装git，不需要安装scala，sbt会自动下载）是：在spark源代码根目录下，输入sbt/sbt gen-idea
注：如果你在windows下阅读源代码，建议先在linux下生成项目文件，然后导入到windows中的intellij IDEA中。
（3）搭建Spark开发环境
在intellij IDEA中创建scala project，并依次选择“File”–> “project structure” –> “Libraries”，选择“+”，将spark-hadoop 对应的包导入，比如导入spark-assembly_2.10-0.9.0-incubating-hadoop2.2.0.jar（只需导入该jar包，其他不需要），如果IDE没有识别scala 库，则需要以同样方式将scala库导入。之后开发scala程序即可：

编写完scala程序后，可以直接在intellij中，以local模式运行，方法如下：

点击“Run”–> “Run Configurations”，在弹出的框中对应栏中填写“local”，表示将该参数传递给main函数，如下图所示，之后点击“Run”–> “Run”运行程序即可。
如果想把程序打成jar包，通过命令行的形式运行在spark 集群中，可以按照以下步骤操作：
依次选择“File”–> “Project Structure” –> “Artifact”，选择“+”–> “Jar” –> “From Moles with dependencies”，选择main函数，并在弹出框中选择输出jar位置，并选择“OK”。
最后依次选择“Build”–> “Build Artifact”编译生成jar包。

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《Apache Kafka源码剖析》（徐郡明）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Apache Kafka源码剖析

作者：徐郡明

豆瓣评分：8.4

出版社：电子工业出版社

出版年份：2017-5

页数：604

内容简介：

《Apache Kafka源码剖析》以Kafka 0.10.0版本源码为基础，针对Kafka的架构设计到实现细节进行详细阐述。《Apache Kafka源码剖析》共5章，从Kafka的应用场景、源码环境搭建开始逐步深入，不仅介绍Kafka的核心概念，而且对Kafka生产者、消费者、服务端的源码进行深入的剖析，最后介绍Kafka常用的管理脚本实现，让读者不仅从宏观设计上了解Kafka，而且能够深入到Kafka的细节设计之中。在源码分析的过程中，还穿插了笔者工作积累的经验和对Kafka设计的理解，希望读者可以举一反三，不仅知其然，而且知其所以然。

《Apache Kafka源码剖析》旨在为读者阅读Kafka源码提供帮助和指导，让读者更加深入地了解Kafka的运行原理、设计理念，让读者在设计分布式系统时可以参考Kafka的优秀设计。《Apache Kafka源码剖析》的内容对于读者全面提升自己的技术能力有很大帮助。

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⑧ 怎么在Idea IDE里面打开Spark源码而不报错

首先我们先点击一个工程的Project Structure菜单，这时候会弹出一个对话框，仔细的用户肯定会发现里面列出来的模块(Mole)居然没有yarn！就是这个原因导致yarn模块相关的代码老是报错！只需要将yarn模块加入到这里即可。
步骤依次选择 Add->Import Mole->选择pom.xml，然后一步一步点击确定，这时候会在对话框里面多了spark-yarn_2.10模块，

然后点击Maven Projects里面的Reimport All Maven Projects，等yarn模块里面的所有依赖全部下载完的时候，我们就可以看到这个模块里面的代码终于不再报错了！！

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书名：STL源码剖析
作者名：侯捷
豆瓣评分：8.7
出版社：华中科技大学出版社
出版年份：2002-6
页数：493
内容介绍：
学习编程的人都知道，阅读、剖析名家代码乃是提高水平的捷径。源码之前，了无秘密。大师们的缜密思维、经验结晶、技术思路、独到风格，都原原本本体现在源码之中。这本书所呈现的源码，使读者看到vector的实现、list的实现、heap的实现、deque的实现、Red Black tree的实现、hash table的实现、set/map的实现；看到各种算法（排序、查找、排列组合、数据移动与复制技术）的实现；甚至还能够看到底层的memory pool和高阶抽象的traits机制的实现。
作者介绍：
侯捷，出生于1961年09月28日，台南县柳营乡人，南京大学客座教授。第一次在大陆大学授课： 南京大学软件学院 and 同济大学软件学院。