Spark大数据商业实战三部曲 内核解密 商业案例 性能调优 第2版 基于Spark2.4.X版本 解密Apache S
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构建Apache Kafka流数据应用 使用Apache Kafka、Storm、Heron和Spark，设计、开发和流化应用
Apache Kafka是一个流行的分布式流平台，它充当消息队列或企业消息系统。它允许你发布和订阅记录流，并以容错的方式处理它们。 本书是使用Apache Kafka集成其他大数据工具设计和构建企业级流应用程序的综合指南。它包括构建此类应用程序的*实践，并解决了一些常见的挑战性问题，例如如何有效地使用Kafka来轻松处理高容量数据。本书首先介绍了消息系统类型，然后详细介绍了Apache Kafka及其内部细节。本书的第二部分介绍了如何使用各种框架和工具（如Apache Spark、Apache Storm等）设计流应用程序。一旦你掌握了基础知识，我们将带你理解Apache Kafka中更高级的概念，例如容量规划和安全性。 到本书结束时，你将掌握使用Apache Kafka时所需要的所有信息，并使用它设计高效的流数据应用。
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Apache Spark源码剖析 全面系统介绍Spark源码，提供分析源码的实用技巧和合理的阅读顺序，充分了解Spark的设计思想和运行机理
推荐购买 《大数据日知录：架构与算法》 《OpenStack企业云平台架构与实践》 《精通Perl（第2版）》 Spark Contributor，Databricks工程师连城，华为大数据平台开发部部长陈亮，网易杭州研究院副院长汪源，TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐 1.本书全面、系统地介绍了Spark源码，深入浅出，细致入微 2.提供给读者一系列分析源码的实用技巧，并给出一个合理的阅读顺序 3.始终抓住资源分配、消息传递、容错处理等基本问题，抽丝拨茧 4.一步步寻找答案，所有问题迎刃而解，使读者知其然更知其所以然
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大数据基本处理框架原理与实践 本书针对大数据处理的两种典型方式,即批处理和流处理，介绍了当前Apache软件基金会三大软件开源项目Hadoop、Spark和Storm中主要的存储及计算框架。
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