⑴ spark快速大數據分析的源碼怎麼使用

如果你沒有這方面的專業知識的話，肯定是沒法下手去做的，是需要大數據方面專業的人才才能解決的，必須學過java，linux，mysql，hadoop，spark的工具才能使用，還談不上熟練的層次呢。檸檬學院大數據。

⑵ 求資源！ hadoop大數據分析與挖掘實戰 pdf

這個網路的話，不好找，你去谷歌去找吧。還是很多的，我找過很多次的，資料還是很全的，格式都是pdf的格式的。

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⑷ hadoop + spark 大數據巨量分析與機器學習整合開發實戰 這本書怎麼樣

不行啊，現在已經spark2.0了

⑸ 觸手可及的大數據分析工具 pdf求分享

未至科技魔方是一款大數據模型平台，是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩版大技術架構的一款數據權分析、挖掘的工具平台，其採用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。採用多種的數據採集技術，支持結構化數據及非結構化數據的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括數據採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。

⑹ spark最佳實踐電子版 spark是什麼版本

《Spark大數據處理技術》以Spark 0.9版本為基礎進行編寫，是一本全面介紹Spark及Spark生態圈相關技術的書籍，是國內首本深入介紹Spark原理和架構的技術書籍。主要內容有Spark基礎功能介紹及內部重要模塊分析，包括部署模式、調度框架、存儲管理以及應用監控；同時也詳細介紹了Spark生態圈中其他的軟體和模塊，包括SQL處理引擎Shark和Spark SQL、流式處理引擎Spark Streaming、圖計算框架Graphx以及分布式內存文件系統Tachyon。《Spark大數據處理技術》從概念和原理上對Spark核心框架和生態圈做了詳細的解讀，並對Spark的應用現狀和未來發展做了一定的介紹，旨在為大數據從業人員和Spark愛好者提供一個更深入學習的平台。
《Spark大數據處理技術》適合任何大數據、Spark領域的從業人員閱讀，同時也為架構師、軟體開發工程師和大數據愛好者展現了一個現代大數據框架的架構原理和實現細節。相信通過學《Spark大數據處理技術》，讀者能夠熟悉和掌握Spark這一當前流行的大數據框架，並將其投入到生產實踐中去。
《Spark大數據處理：技術、應用與性能優化》根據最新技術版本，系統、全面、詳細講解Spark的各項功能使用、原理機制、技術細節、應用方法、性能優化，以及BDAS生態系統的相關技術。
通過上面兩本熟悉Spark的原理架構以及應用，想深入學習的話，還有《Apache Spark源碼剖析》，它全面、系統地介紹了Spark源碼，深入淺出。

⑺ 如何使用spark做大數據分析

動手實驗Apache Spark的最好方式是使用互動式Shell命令行，Spark目前有Python Shell和Scala Shell兩種互動式命令行。
可以從 這里下載Apache Spark，下載時選擇最近預編譯好的版本以便能夠立即運行shell。
目前最新的Apache Spark版本是1.5.0，發布時間是2015年9月9日。
tar -xvzf ~/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4.tgz

運行Python Shell
cd spark-1.5.0-bin-hadoop2.4
./bin/pyspark

在本節中不會使用Python Shell進行演示。
Scala互動式命令行由於運行在JVM上，能夠使用java庫。
運行Scala Shell
cd spark-1.5.0-bin-hadoop2.4
./bin/spark-shell

執行完上述命令行，你可以看到下列輸出：
Scala Shell歡迎信息
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 1.5.0
/_/
Using Scala version 2.10.4 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_25)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
15/08/24 21:58:29 INFO SparkContext: Running Spark version 1.5.0

下面是一些簡單的練習以便幫助使用shell。也許你現在不能理解我們做的是什麼，但在後面我們會對此進行詳細分析。在Scala Shell中，執行下列操作：
在Spark中使用README 文件創建textFileRDD
val textFile = sc.textFile("README.md")

獲取textFile RDD的第一個元素
textFile.first()
res3: String = # Apache Spark

對textFile RDD中的數據進行過濾操作，返回所有包含「Spark」關鍵字的行，操作完成後會返回一個新的RDD，操作完成後可以對返回的RDD的行進行計數
篩選出包括Spark關鍵字的RDD然後進行行計數
val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark"))
linesWithSpark.count()
res10: Long = 19

要找出RDD linesWithSpark單詞出現最多的行，可以使用下列操作。使用map方法，將RDD中的各行映射成一個數，然後再使用rece方法找出包含單詞數最多的行。
找出RDD textFile 中包含單詞數最多的行
textFile.map(line => line.split(" ").size)
.rece((a, b) => if (a > b) a else b)
res11: Int = 14

返回結果表明第14行單詞數最多。
也可以引入其它java包，例如 Math.max()方法，因為map和rece方法接受scala函數字面量作為參數。
在scala shell中引入Java方法
import java.lang.Math
textFile.map(line => line.split(" ").size)
.rece((a, b) => Math.max(a, b))
res12: Int = 14

我們可以很容易地將數據緩存到內存當中。
將RDD linesWithSpark 緩存，然後進行行計數
linesWithSpark.cache()
res13: linesWithSpark.type =
MapPartitionsRDD[8] at filter at <console>:23
linesWithSpark.count()
res15: Long = 19

上面簡要地給大家演示的了如何使用Spark互動式命令行。
彈性分布式數據集（RDDs）
Spark在集群中可以並行地執行任務，並行度由Spark中的主要組件之一——RDD決定。彈性分布式數據集(Resilient distributed data, RDD)是一種數據表示方式，RDD中的數據被分區存儲在集群中（碎片化的數據存儲方式），正是由於數據的分區存儲使得任務可以並行執行。分區數量越多，並行越高。下圖給出了RDD的表示：

Display- Edit
想像每列均為一個分區（partition ），你可以非常方便地將分區數據分配給集群中的各個節點。
為創建RDD，可以從外部存儲中讀取數據，例如從Cassandra、Amazon簡單存儲服務（Amazon Simple Storage Service）、HDFS或其它Hadoop支持的輸入數據格式中讀取。也可以通過讀取文件、數組或JSON格式的數據來創建RDD。另一方面，如果對於應用來說，數據是本地化的，此時你僅需要使用parallelize方法便可以將Spark的特性作用於相應數據，並通過Apache Spark集群對數據進行並行化分析。為驗證這一點，我們使用Scala Spark Shell進行演示：

⑻ 大數據分析Apache Spark的應用實例

在考慮生態系統中的各種引擎時，重要的是要了解每個引擎在某些用例下效果最佳，並且企業可能需要使用多種工具組合才能滿足每個所需的用例。話雖如此，這里是對Apache Spark的一些頂級用例的回顧。

一、流數據

Apache Spark的關鍵用例是其處理流數據的能力。由於每天要處理大量數據，因此對於公司而言，實時流傳輸和分析數據變得至關重要。Spark Streaming具有處理這種額外工作負載的能力。一些專家甚至認為，無論哪種類型，Spark都可以成為流計算應用程序的首選平台。提出此要求的原因是，Spark Streaming統一了不同的數據處理功能，從而使開發人員可以使用單個框架來滿足其所有處理需求。

當今企業使用Spark Streaming的一般方式包括：

1、流式ETL –在數據倉庫環境中用於批處理的傳統ETL(提取，轉換，載入)工具必須讀取數據，將其轉換為資料庫兼容格式，然後再將其寫入目標資料庫。使用Streaming ETL，在將數據推送到數據存儲之前，將對其進行連續的清理和聚合。

2、數據充實 –這種Spark Streaming功能通過將實時數據與靜態數據相結合來充實實時數據，從而使組織能夠進行更完整的實時數據分析。在線廣告商使用數據充實功能將歷史客戶數據與實時客戶行為數據結合起來，並根據客戶的行為實時提供更多個性化和針對性的廣告。

3、觸發事件檢測 – Spark Streaming使組織可以檢測到可能對系統內部潛在嚴重問題的罕見或異常行為(「觸發事件」)並做出快速響應。金融機構使用觸發器來檢測欺詐幸福易並阻止其欺詐行為。醫院還使用觸發器來檢測潛在的危險健康變化，同時監視患者的生命體征-向正確的護理人員發送自動警報，然後他們可以立即採取適當的措施。

4、復雜的會話分析 –使用Spark Streaming，與實時會話有關的事件(例如登錄網站或應用程序後的用戶活動)可以組合在一起並進行快速分析。會話信息還可以用於不斷更新機器學習模型。諸如Netflix之類的公司使用此功能可立即了解用戶在其網站上的參與方式，並提供更多實時電影推薦。

二、機器學習

許多Apache Spark用例中的另一個是它的機器學習功能。

Spark帶有用於執行高級分析的集成框架，該框架可幫助用戶對數據集進行重復查詢，這從本質上講就是處理機器學習演算法。在此框架中找到的組件包括Spark的可擴展機器學習庫(MLlib)。MLlib可以在諸如聚類，分類和降維等領域中工作。所有這些使Spark可以用於一些非常常見的大數據功能，例如預測智能，用於營銷目的的客戶細分以及情感分析。使用推薦引擎的公司將發現Spark可以快速完成工作。

網路安全是Spark 機器學習功能的一個很好的商業案例。通過使用Spark堆棧的各種組件，安全提供程序可以對數據包進行實時檢查，以發現惡意活動的痕跡。在前端，Spark Streaming允許安全分析人員在將數據包傳遞到存儲平台之前檢查已知威脅。到達存儲區後，數據包將通過其他堆棧組件(例如MLlib)進行進一步分析。因此，安全提供商可以在不斷發展的過程中了解新的威脅-始終領先於黑客，同時實時保護其客戶。

三、互動分析

Spark最顯著的功能之一就是其互動式分析功能。MapRece是為處理批處理而構建的，而Hive或Pig等SQL-on-Hadoop引擎通常太慢，無法進行互動式分析。但是，Apache Spark足夠快，可以執行探索性查詢而無需采樣。Spark還與包括SQL，R和Python在內的多種開發語言介面。通過將Spark與可視化工具結合使用，可以交互地處理和可視化復雜的數據集。

下一版本的Apache Spark(Spark 2.0)將於今年的4月或5月首次亮相，它將具有一項新功能- 結構化流 -使用戶能夠對實時數據執行互動式查詢。通過將實時流與其他類型的數據分析相結合，預計結構化流將通過允許用戶針對Web訪問者當前會話運行互動式查詢來促進Web分析。它也可以用於將機器學習演算法應用於實時數據。在這種情況下，將對舊數據進行演算法訓練，然後將其重定向以合並新的數據，並在其進入內存時從中學習。

四、霧計算

盡管大數據分析可能會引起廣泛關注，但真正激發技術界想像力的概念是物聯網(IoT)。物聯網通過微型感測器將對象和設備嵌入在一起，這些微型感測器彼此之間以及與用戶進行通信，從而創建了一個完全互連的世界。這個世界收集了大量數據，對其進行處理，並提供革命性的新功能和應用程序供人們在日常生活中使用。但是，隨著物聯網的擴展，對大量，種類繁多的機器和感測器數據進行大規模並行處理的需求也隨之增加。但是，利用雲中的當前分析功能很難管理所有這些處理。

那就是霧計算和Apache Spark出現的地方。

霧計算將數據處理和存儲分散化，而不是在網路邊緣執行這些功能。但是，霧計算為處理分散數據帶來了新的復雜性，因為它越來越需要低延遲，機器學習的大規模並行處理以及極其復雜的圖形分析演算法。幸運的是，有了Spark Streaming等關鍵堆棧組件，互動式實時查詢工具(Shark)，機器學習庫(MLib)和圖形分析引擎(GraphX)，Spark不僅具有霧計算解決方案的資格。實際上，隨著物聯網行業逐漸不可避免地融合，許多行業專家預測，與其他開源平台相比，Spark有可能成為事實上的霧基礎設施。

現實世界中的火花

如前所述，在線廣告商和諸如Netflix之類的公司正在利用Spark獲得見識和競爭優勢。其他也從Spark受益的著名企業是：

Uber –這家跨國在線計程車調度公司每天都從其移動用戶那裡收集TB級的事件數據。通過使用Kafka，Spark Streaming和HDFS構建連續的ETL管道，Uber可以在收集原始非結構化事件數據時將其轉換為結構化數據，然後將其用於進一步和更復雜的分析。

Pinterest –通過類似的ETL管道，Pinterest可以利用Spark Streaming即時了解世界各地的用戶如何與Pins互動。因此，當人們瀏覽站點並查看相關的圖釘時，Pinterest可以提出更相關的建議，以幫助他們選擇食譜，確定要購買的產品或計劃前往各個目的地的行程。

Conviva –這家流媒體視頻公司每月平均約有400萬個視頻供稿，僅次於YouTube。Conviva使用Spark通過優化視頻流和管理實時視頻流量來減少客戶流失，從而保持一致的流暢，高質量的觀看體驗。

何時不使用Spark

盡管它具有通用性，但這並不一定意味著Apache Spark的內存中功能最適合所有用例。更具體地說，大數據分析Apache Spark的應用實例Spark並非設計為多用戶環境。Spark用戶需要知道他們有權訪問的內存對於數據集是否足夠。添加更多的用戶使此操作變得更加復雜，因為用戶必須協調內存使用量才能同時運行項目。由於無法處理這種類型的並發，用戶將需要為大型批處理項目考慮使用備用引擎，例如Apache Hive。

隨著時間的流逝，Apache Spark將繼續發展自己的生態系統，變得比以前更加通用。在大數據已成為規范的世界中，組織將需要找到最佳方式來利用它。從這些Apache Spark用例可以看出，未來幾年將有很多機會來了解Spark的真正功能。

隨著越來越多的組織認識到從批處理過渡到實時數據分析的好處，Apache Spark的定位是可以在眾多行業中獲得廣泛而快速的採用。