CHAPTER 01──大數據技術

Hadoop

資料序列化

分欄式儲存 ?

訊息系統

NoSQL

分散式SQL查詢引擎

總結



CHAPTER 02──Scala程式設計

函數式程式設計 ?

Scala基礎

可獨立執行的Scala應用程式

總結



CHAPTER 03── Spark核心

總覽

高階架構

應用程式的執行 ?

資料來源

應用程式介面

惰性操作

快取

Spark 工作

共用變數

總結



CHAPTER 04──使用Spark Shell進行互動式資料分析

起手式

REPL指令

將Spark Shell作為Scala Shell使用

數值分析

日誌分析

總結



CHAPTER 05──撰寫Spark應用程式

Spark中的Hello World

編譯並執行應用程式

監控應用程式

應用程式除錯

總結



CHAPTER 06──Spark Streaming

Spark Streaming簡介 ?

應用程式介面

完整的Spark Streaming應用程式

總結



CHAPTER 07──Spark SQL

Spark SQL簡介

效能

應用程式

應用程式介面

內建函數 ?

使用者自訂函數與使用者自訂彙整函數 ?

互動式分析範例

使用Spark SQL JDBC伺服器進行互動式分析 ?

總結



CHAPTER 08──Spark機器學習

介紹機器學習

Spark機器學習函式庫

MLlib函式庫概觀

The MLlib API

MLlib應用程式範例

Spark ML ?

Spark ML應用程式範例

總結 ?



CHAPTER 09──Spark圖學處理

圖形簡介

GraphX簡介 ?

GraphX API ?

總結 ?



CHAPTER 10──叢集管理器

獨立叢集管理器

Apache Mesos ?

YARN

總結



CHAPTER 11──監控

監控獨立叢集 ?

監控Spark應用程式

總結

前言



　　這是一本簡潔易懂的Spark大數據入門書籍。它將會幫助你學習如何使用Spark運用於各種大數據分析。本書將會涵蓋的各種內容足夠讓你有效率使用Spark。



　　購買此書的好處之一就是幫助你有效率的學習Spark。它將會節省你許多時間。各章節涵蓋的內容都可以在網路上找到。有許多的部落格、演講，和Youtube影片都有提到Spark，事實上這些大量的教材實在多到讓人無法消化。你可以花好幾個月的時間在許多不同的網站上讀取片段資訊。而這本書藉著良好的組織與容易瞭解的格式提供給你另一種學習機會。



　　這本書的內容與教材組織，是根據曾參與的大數據分析相關會議中，我偶爾帶領的Spark專題研討會所整理出來的。與會人士對於我教材的內容與流程所給予的正面回饋，讓我有了寫這本書的動力。



　　而書本與研討會的差異其中之一就是文字的互動性。然而再舉辦數個Spark研討會後，我瞭解通常大家會有什麼問題，我也把這些問題描述在書中。當然如果你閱讀此書時還是有問題，我鼓勵你透過LinkedIn或是Twitter聯絡我，不要怕問問題，沒有任何問題是蠢問題。



　　這本書不打算涵蓋Spark全面的內容，而是打算涵蓋如何讓你有效率的使用Spark相關的主題。我的目標是幫助你建立一個強壯的基礎。一旦你有了強壯的基礎，對於任何新的技術知識你都可以很容易學習。此外我還希望讓這本書越簡單越好。如果看完這本書讓你覺得 Spark 很簡單，那我的目標就算成功了。



　　本書的各個章節並沒有預設你必須要有什麼經驗，它將會一步一步引導你瞭解主要的概念。每一個章節都架構於前一個章節。同樣的，每一章都是為了下一章的學習在鋪路。對於一些介紹你可能不會馬上需要用到的函式庫章節，你可以略過。然而我還是鼓勵你先讀過這些章節，就算它跟你現在的專案可能沒有什麼關聯，依舊可能給你一些新的想法。



　　透過這本書你將會學到許多Spark相關的技術。然而想要將這本書發揮最大效益，就請嘗試動手鍵入書中的範例。用這些範例程式進行實驗。之後當寫程式和執行時，你將會覺得更加清楚明瞭。如果你練習過書中的範例，在讀完這本書後將會成為一個有實力的Spark開發者。其中一個我覺得對我在開發Spark時很有用的資源就是官方的Spark API文件，你可以在http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala查詢。身為一個初學者，你可能覺得很難瞭解，但是一旦學會了基礎概念，你就會覺得它非常有用。



　　另一個有用的資源就是Spark的信件群組。Spark的社群是非常活躍且充滿幫助的。不單只有Spark的開發者去回答問題，還有許多有經驗的Spark使用者花自己的時間去幫忙新使用者。不管遇到什麼樣的問題，你都很有機會在Spark的信件群組中找到也許已經有人解決過那個問題。



　　還有你也可以直接聯絡我，我很高興收到你們的訊息。任何的回饋、建議和問題都歡迎。