书入法

Spark是一个高效的分布式计算系统，相比Hadoop，它在性能上比Hadoop要高100倍。Spark提供比Hadoop更上层的API，同样的算法在Spark中实现往往 …… [ 展开全部 ]

作者：符积高徐闻春刘驰
出版社：机械工业出版社
定价：49.00元
ISBN：7111529286

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前言

newstrong //从概念，到开发，到机制到应用，值得学习！

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第一篇概念篇

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第1章Spark概述

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1.1Spark初见

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1.1.1Spark的发展史及近况

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1.1.2Spark的特点

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1.1.3Spark的作用

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1.1.4Spark的体系结构

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1.1.5Spark的发展趋势

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1.2Spark框架

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1.2.1批处理框架

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1.2.2流处理框架

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1.3Spark的生态系统

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1.4Spark的数据存储

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1.5本章小结

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第2章Spark环境配置

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2.1Spark运行环境配置

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2.1.1先决条件

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2.1.2下载与运行Spark

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2.1.3使用交互式Shell

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2.1.4搭建Spark Standalone集群

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2.2Spark开发环境配置

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2.2.1Spark独立应用程序

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2.2.2构建IDE开发环境

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2.3Spark编译环境配置

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2.3.1使用Maven编译项目源码

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2.3.2使用IDEA搭建源码编译与阅读环境

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2.4本章小结

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第二篇开发篇

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第3章Spark核心开发

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3.1Spark编程模型概述

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3.2SparkContext

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3.2.1SparkContext的作用

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3.2.2SparkContext的创建

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3.2.3使用Shell

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3.2.4应用实践

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3.3RDD简介

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3.3.1RDD创建

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3.3.2RDD转换操作

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3.3.3RDD动作操作

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3.3.4RDD惰性计算

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3.3.5RDD持久化

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3.3.6RDD检查点

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3.4共享变量

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3.4.1广播变量

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3.4.2累加器

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3.5Spark核心开发实践

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3.5.1单值型Trasnformation算子

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3.5.2键值对型Transformation算子

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3.5.3Action算子

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3.6本章小结

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第4章Spark四大应用技术框架

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4.1Spark SQL

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4.1.1Spark SQL入门

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4.1.2数据源

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4.1.3性能调优

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4.1.4分布式SQL引擎

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4.1.5Shark迁移至SparkSQL指南

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4.1.6Hive的兼容性

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4.1.7Spark SQL数据类型

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4.2Spark Streaming

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4.2.1Spark Streaming简介

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4.2.2入门实例

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4.2.3基本概念

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4.3Spark GraphX

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4.3.1Spark GraphX简介

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4.3.2属性图

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4.3.3图操作

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4.3.4Pregel API

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4.3.5图构造器

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4.3.6顶点与边相关RDD

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4.3.7最优化表示

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4.3.8图算法

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4.3.9Ex锄ple

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4.4Spark Mllib

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4.4.1Spark Mllib简介

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4.4.2数据类型

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4.4.3基本统计分析

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4.4.4分类与回归

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4.4.5协同过滤

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4.4.6聚类

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4.4.7降维

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4.4.8特征提取与转换

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4.4.9频繁模式挖掘

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4.4.10最优化算法

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4.4.11导出PMMl模式

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4.5SparkR

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4.5.1SparkR DataFrame

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4.5.2DataFrame的相关操作

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4.5.3从SparkR运行SQL查询

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第5章Spark系统配置与调优

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5.1Spark运行监控

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5.2Spark配置参数

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5.2.1应用属性

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5.2.2运行环境属性

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5.2.3Shuffle操作属性

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5.2.4压缩与序列化属性

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5.2.5数据序列化

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5.3内存调优

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5.3.1调整数据结构

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5.3.2序列化RDD存储

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5.3.3GC

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5.4其他调优

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5.4.1并行度

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5.4.2Reduce任务

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5.4.3广播变量

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5.4.4数据本地化

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5.4.5网络通信调优

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5.4.6磁盘空间优化

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5.4.7任务执行速度“倾斜”

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5.5本童小结

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第三篇机制篇

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第6章RDD内部结构

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6.1RDD接口

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6.2分区

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6.2.1分区接口

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6.2.2分区个数

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6.2.3分区内部的记录个数

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6.3依赖关系

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6.3.1依赖与RDD

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6.3.2依赖分类

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6.3.3窄依赖

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6.3.4Shuffle依赖

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6.3.5依赖与容错机制

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6.3.6依赖与并行计算

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6.4计算函数

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6.4.1compute方法

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6.4.2iterator方法

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6.5分区器

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6.5.1哈希分区器

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6.5.2范围分区器

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6.5.3默认分区器

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6.6持久化

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6.7检查点

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6.8本章小结

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第7章Spark调度机制

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7.1调度基础

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7.1.1基本概念

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7.1.2通信框架

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7.2集群资源调度

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7.2.1集群部署图

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7.2.2集群资源注册

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7.2.3集群资源申请与分配

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7.3DAG调度

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7.3.1DAG调度通信机制

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7.3.2作业处理流程

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7.3.3阶段划分

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7.4任务调度

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7.4.1任务分类与执行

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7.4.2任务划分与提交

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7.4.3任务调度算法

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7.4.4任务调度相关类

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7.4.5任务分配

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7.4.6任务接收与执行

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7.5本章小结

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第8章Shuffle过程

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8.1与Hadoop Shuffle过程的区别

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8.1.1MR模型的Shuffle过程

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8.1.2聚合器

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8.1.3哈希Shuffle与排序Shuffle

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8.1.4Spark的Shufne过程

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8.2Shume写过程

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8.2.1哈希Shuffle写过程

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8.2.2排序Shuffle写过程

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8.3Shume读过程

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8.4本章小结

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第四篇应用篇

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第9章视频娱乐领域

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9.1腾讯公司在Hadoop和Spark平台上的应用

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9.1.1公司背景特点

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9.1.2业务需求

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9.1.3解决方案

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9.1.4方案效果

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9.1.5小结

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9.2Spotify公司在Hadoop和Spark平台AlS算法的运行时间对比

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9.2.1公司背景特点

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9.2.2业务需求

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9.2.3解决方案

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9.2.4方案效果

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9.2.5小结

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9.3本章小结

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第10章电商领域

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10.1淘宝公司在Spark平台上对GraphX与Bagel的运行效果对比

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10.1.1公司背景特点

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10.1.2业务需求

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10.1.3解决方案

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10.1.4方案效果

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10.1.5小结

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10.2Yahoo！关于Hive与Shark的应用

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10.2.1公司背景特点

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10.2.2业务需求

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10.2.3解决方案

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10.2.4方案效果

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10.2.5小结

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10.3本章小结

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第11章电信领域

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11.1Telefonica应用Spark和Cassandra方案解决多用户事务查询

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11.1.4方案效果

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11.1.5小结

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11.2NTTDATA对Spark on YARN架构各项性能测试分析

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11.2.1公司背景特点

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11.2.2业务需求

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11.2.4方案效果

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11.2.5小结

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11.3本章小结

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第12章零售领域

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12.1Euclid Analysis基于Spark的地理位置分析服务

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12.1.1公司背景特点

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12.1.4方案效果

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12.1.5小结

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12.2Graphflow应用Spark Mllib进行实时个性化推荐

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12.2.1公司背景特点

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12.2.2业务需求

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12.2.3解决方案

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12.2.4方案效果

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12.2.5小结

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12.3本章小结

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第13章其他领域

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13.1Uber基于Spark的私家车搭乘服务

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13.1.1公司背景特点

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13.1.2业务需求

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13.1.3解决方案

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13.1.4方案效果

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13.1.5小结

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13.2PubMatic应用Spark提供广告服务

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13.2.1公司背景特点

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13.2.2业务需求

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13.2.3解决方案

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13.2.4方案效果

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13.2.5小结

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13.3本章小结

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