书目

Spark快速大数据分析 第2版

内容简介

本书的主角是在大数据时代应运而生的数据处理与分析利器——Spark。你将通过丰富的示例学习如何使用Spark的结构化数据API,利用SparkSQL进行交互式查询,掌握Spark应用的优化之道,用Spark和DeltaLake等开源工具构建可靠的数据湖,并用MLlib库实现机器学习流水线。随着Spark从2.x版本升级到3.0版本,本书第2版做了全面的更新,以体现Spark生态系统在机器学习、流处理技术等方面的发展,另新增一章详解Spark3.0引入的新特性。

作者简介

【作者简介】朱尔斯·S.达米吉(JulesS.Damji)是Databricks的高级开发人员,也是MLflow的贡献者。布鲁克·韦尼希(BrookeWenig)是Databricks的机器学习专家。泰瑟加塔·达斯(TathagataDas)是Databricks的软件工程师,也是ApacheSparkPMC成员。丹尼·李(DennyLee)是Databricks的软件工程师。【译者简介】王道远目前就职于阿里云开源大数据平台数据湖存储团队,花名“健身”,主要负责数据湖架构下的缓存优化工作。有多年的大数据开发经验,熟悉Spark源码,从2014年开始参与Spark项目,曾为Spark贡献大量修复和新特性,也曾作为主要贡献者参与了OAP和SparkCube等Spark生态开源项目的开发。

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