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Spark SQL入门与实践指南
纪涵
- 书名页
- 版权信息
- 内容简介
- 作者简介
- 前言
- 第一部分 入门篇
- 第1章 初识Spark SQL
- 1.1 Spark SQL的前世今生
- 1.2 Spark SQL能做什么
- 第2章 Spark安装、编程环境搭建以及打包提交
- 2.1 Spark的简易安装
- 2.2 准备编写Spark应用程序的IDEA环境
- 2.3 将编写好的Spark应用程序打包成jar提交到Spark上
- 第二部分 基础篇
- 第3章 Spark上的RDD编程
- 3.1 RDD基础
- 3.2 RDD简单实例—wordcount
- 3.3 创建RDD
- 3.4 RDD操作
- 3.5 向Spark传递函数
- 3.6 常见的转化操作和行动操作
- 3.7 深入理解RDD
- 3.8 RDD缓存、持久化
- 3.9 RDD checkpoint容错机制
- 第4章 Spark SQL编程入门
- 4.1 Spark SQL概述
- 4.2 Spark SQL编程入门示例
- 第5章 Spark SQL的DataFrame操作大全
- 5.1 由JSON文件生成所需的DataFrame对象
- 5.2 DataFrame上的行动操作
- 5.3 DataFrame上的转化操作
- 第6章 Spark SQL支持的多种数据源
- 6.1 概述
- 6.2 典型结构化数据源
- 第三部分 实践篇
- 第7章 Spark SQL工程实战之基于WiFi探针的商业大数据分析技术
- 7.1 功能需求
- 7.2 系统架构
- 7.3 功能设计
- 7.4 数据库结构
- 7.5 本章小结
- 第8章 第一个Spark SQL应用程序
- 8.1 完全分布式环境搭建
- 8.2 数据清洗
- 8.3 数据处理流程
- 8.4 Spark程序远程调试
- 8.5 Spark的Web界面
- 8.6 本章小结
- 第四部分 优化篇
- 第9章 让Spark程序再快一点
- 9.1 Spark执行流程
- 9.2 Spark内存简介
- 9.3 Spark的一些概念
- 9.4 Spark编程四大守则
- 9.5 Spark调优七式
- 9.6 解决数据倾斜问题
- 9.7 Spark执行引擎Tungsten简介
- 9.8 Spark SQL解析引擎Catalyst简介
- 9.9 本章小结
暂无笔记