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java自学网（www.javazx.com）-java论坛，java电子书推荐：《 图解Spark：核心技术与案例实战》* ~. \! w8 R/ f
java电子书推荐理由：以Spark 2.0版本为基础进行编写，版本新。 不仅介绍了Spark 基本使用方法，还深入浅出地讲解了Spark 的编程模型、作业运行机制、存储原理和运行架构等内容。通过对这些内容的学习，你可以编写出更加高效的应用程序，更快地定位并排除故障，而且还能对Spark 运行进行调优，让Spark 运行得更加稳定和快速。 随着大数据技术的发展，实时流计算、机器学习、图计算等领域成为较热的研究方向，而Spark 有着较为成熟的生态圈，能够一站式解决类似场景的问题。通过对本书的学习，你将加深对Spark 原理和应用场景的理解，能够更好地利用Spark 各个组件进行数据计算和算法实现。
7 V: r6 y3 ~. O* r3 V3 k4 N$ ]* R: [3 g* p
作者：郭景瞻& B i; N! O9 c) ^ O: U
出版社：电子工业出版社
: ?% X+ E/ h. t1 V$ D$ E+ `& ]8 c出版时间：2017-01-01
) {* t. p x0 T- u4 ]书籍价格：78.00元2 _* a5 x6 D! s+ P$ c0 L* ^9 b
# k: M1 J V$ R8 c) M$ L
 , O H" I' T9 H" d: n0 _
5 s3 z/ \' u; `! C' g
- H# P( _# K* @9 f3 v9 ?5 c) q
java电子书目录：
& U7 D( h! a6 T+ P0 I# ]8 d第1章 Spark及其生态圈概述
2 R \# T* [* v1 `) i+ _3 L2 c* Q1.1 Spark简介
6 P1 J% s& x4 A" |1.1.1 什么是Spark
6 Y+ f3 f0 K, o# Z' s1.1.2 Spark与MapReduce比较
" ^4 I/ }2 \9 Y6 P1.1.3 Spark的演进路线图 # W; @# j5 `1 N' k$ u' V! `) G
1.2 Spark生态系统
: d2 a- O% l4 p* E4 m1.2.1 Spark Core
/ S! x: X7 Z" k o: H ?! n% G$ G1.2.2 Spark Streaming " }1 z0 z4 m; @/ O2 \, w
1.2.3 Spark SQL
" H$ ~$ n2 m( _. i" K# a3 T {( `1.2.4 BlinkDB
0 T* S/ w3 u! |1.2.5 MLBase/MLlib
7 k& _9 M* m/ F1.2.6 GraphX
9 E0 n9 m$ D$ V/ t) |* {8 c7 n6 z# K1.2.7 SparkR ' {) m) C* y% K% y `: X6 O$ N
1.2.8 Alluxio % R$ s2 `8 m) n8 w4 s c
1.3 小结 2 z) J n0 H4 }- S7 N
第2章 搭建Spark实战环境
: L3 G+ ?8 v. X% ]; G2.1 基础环境搭建 + O9 }# c8 R& P. T5 J
2.1.1 搭建集群样板机 2 W0 @8 T) Q; I. \/ [$ |; V$ p( i3 p, Q
2.1.2 配置集群环境 8 k7 v; a- T/ P" d' M: J
2.2 编译Spark源代码 5 e' e) a/ U- |4 {! S3 g
2.2.1 配置Spark编译环境
* a9 C! O* Z; p! V2 F. n2.2.2 使用Maven编译Spark ( v- f' Q8 [0 m( b- s# ]. }6 x
2.2.3 使用SBT编译Spark
, \. }2 L9 @0 W3 z! @) \; f5 F2.2.4 生成Spark部署包 # M* u; _; |2 ?; V& v) Z
2.3 搭建Spark运行集群
, O) L9 y4 [/ g# I% }! z3 X2.3.1 修改配置文件
; d% f& Y; d/ X8 I2.3.2 启动Spark ! W) e# \; w1 ^& ]% W5 U+ E
2.3.3 验证启动
" W$ l9 U; A) j* a2.3.4 第一个实例
9 B F% f& I8 P5 a2.4 搭建Spark实战开发环境
4 f! X7 L6 M& [- m, E% I+ ?2.4.1 CentOS中部署IDEA * ^2 y$ }' t' m4 F0 K
2.4.2 使用IDEA开发程序
! e4 r# ]- i: }( r' p$ E2 Z# G2.4.3 使用IDEA阅读源代码
$ L& }+ d8 L8 Y6 Q2.5 小结
* x4 ]/ ~, X& F% ^9 k
1 K- K3 l! `) C$ |% \第二篇 核心篇
5 ~, Z: X8 @1 `9 q1 K第3章 Spark编程模型 % y- C; e g/ t
3.1 RDD概述 3 S8 X" Z( D+ Z2 n( L1 m
3.1.1 背景
+ I* X4 I3 T. Y3 `* v3.1.2 RDD简介
5 d- t- P. Q D# t, _ k3.1.3 RDD的类型
( L4 k i# N% o) A: O# y9 h3.2 RDD的实现 9 e* j0 ]. x' Q+ D, }3 U7 D
3.2.1 作业调度 : K0 a* x- j1 D
3.2.2 解析器集成 $ d: U1 I" `1 s5 V; M* B3 @& y7 v$ d
3.2.3 内存管理
# C0 g' n5 R9 R% P5 K. D1 u1 O3.2.4 检查点支持 - _: ^) F- K* ]6 @7 p# D
3.2.5 多用户管理
5 |8 [& S. l- t y# s- y3.3 编程接口
, U/ v1 X# {( c3.3.1 RDD分区（Partitions） 2 K2 q5 N( r/ b) K
3.3.2 RDD首选位置（PreferredLocations） # j6 {# \4 |% d% S" b* r
3.3.3 RDD依赖关系（Dependencies） ) _+ V. a+ V/ s* m! b7 m3 j& A
3.3.4 RDD分区计算（Iterator） 4 r0 Y0 ]: j+ k
3.3.5 RDD分区函数（Partitioner）
: ]8 x, A0 Q! W, o" m8 T3.4 创建操作 % [# [) B0 b- h; M
3.4.1 并行化集合创建操作
' I& Y) Y4 p0 ?3.4.2 外部存储创建操作
9 N, p" `' p, N6 n; `3.5 转换操作 5 B' h+ d, r! K) l7 ^: ?0 v
3.5.1 基础转换操作 6 J5 B# ^- I' D" }
3.5.2 键值转换操作 1 W2 Q# Q: [$ C
3.6 控制操作 8 E1 t- S! G$ O6 _# A! m5 T
3.7 行动操作
3 c0 @$ @& K% [% F# }% U2 A* p Y3.7.1 集合标量行动操作 * |# R" P2 |/ y, j) \
3.7.2 存储行动操作
# ~% }, q3 i$ y8 g8 ^- C" ~9 \3.8 小结
- t5 L9 C7 k1 ?# o0 {第4章 Spark核心原理 " m) k3 n y& D1 t( w7 x, c
4.1 消息通信原理 2 I7 E8 P8 d" A6 C6 p/ _
4.1.1 Spark消息通信架构
( L% L5 v8 ~4 i& X8 G& r c+ W l1 `4.1.2 Spark启动消息通信
% r3 B* |1 |% U. `2 O1 G! S8 N& z+ b4.1.3 Spark运行时消息通信 9 `3 u# O1 ^( n* C" l& P: Z8 h. H
4.2 作业执行原理
N" D) S U! |4.2.1 概述 : c8 y7 t* k! ~9 @9 W0 ^
4.2.2 提交作业
( S# q' U$ l& {" V% _$ f4.2.3 划分调度阶段
% j# {) M4 L2 _6 U; D# X1 {+ w$ Z4.2.4 提交调度阶段
2 L# y) q; X, @3 j) J: V4.2.5 提交任务 ( i2 P; K" U) z1 X
4.2.6 执行任务
5 X; e: S: o* h, y4.2.7 获取执行结果 - c2 ~5 y8 C$ G9 {- d+ b0 L6 n
4.3 调度算法 ' T: N# G, o! g' W0 v& W: |( a( X# k
4.3.1 应用程序之间
) W' h6 D i( T: _" ^4.3.2 作业及调度阶段之间
4 U- `( W8 `3 d& b4.3.3 任务之间 # q' _( A8 u& W M
4.4 容错及HA
. V$ P% Y) {8 p9 Q; W0 O, J6 P- r4.4.1 Executor异常
! \- Y, h- F0 m. g9 [5 n4.4.2 Worker异常
" f0 l1 j4 o. R1 ^7 @& o: c4.4.3 Master异常
8 n. [7 V) @* q. F7 p7 J4.5 监控管理
! S' ?0 E: N& r. M) o% a4.5.1 UI监控
3 L: }& V1 ?: Y% ~4.5.2 Metrics & c; Y* ~+ V% D* V7 Y
4.5.3 REST
5 Z" d6 J* ` I- [" S4.6 实例演示 + ^; w- ?' j! [2 l% @8 ~8 T, B
4.6.1 计算年降水实例 3 A; b$ S. }$ u$ c* H
4.6.2 HA配置实例 ( @4 Z, |& g, G6 d( h7 S/ B9 [' G( W
4.7 小结
2 t7 q8 D6 K" X4 A& a% H' b第5章 Spark存储原理
5 R( D$ t) B. Z3 f6 P. e) c5 y. }5.1 存储分析 ) D3 j3 f3 @4 x1 ?" h3 O9 \9 f
5.1.1 整体架构 + L' _" o b" N, Z( b9 |$ g
5.1.2 存储级别 + [# H+ @7 w* t" ?: V
5.1.3 RDD存储调用 " o- U; m5 }. @3 U
5.1.4 读数据过程 N/ P y8 ~& L6 j; n8 | c
5.1.5 写数据过程
- p- f* y7 B. @- R5.2 Shuffle分析 ' B' G! d4 S& V4 W
5.2.1 Shuffle简介
: [6 ]& {" U8 F' D( u% K5.2.2 Shuffle的写操作 8 q7 D3 u& J% H+ ^
5.2.3 Shuffle的读操作
1 {6 g5 E# w6 l3 Z0 H5.3 序列化和压缩 / ~* D( ]8 L( C- T' |! F7 G) Q
5.3.1 序列化 * @2 S/ ^' z4 E
5.3.2 压缩 ' d1 f$ U; u- w
5.4 共享变量 / H5 A% g4 R; O/ G
5.4.1 广播变量
5 x( }6 V( ~" b5.4.2 累加器
8 x4 ?6 H9 R8 A1 q9 q& e5.5 实例演示 1 x9 R9 ? b$ N4 O2 T! a3 {% ~, q
5.6 小结 . P. e* x4 a: v( A8 U6 L$ `
第6章 Spark运行架构 * R5 J6 Y0 L( f4 [
6.1 运行架构总体介绍 : Q9 e0 J8 @% `( h+ E0 R8 y* o
6.1.1 总体介绍 0 c. A8 Q3 O0 K5 `- F0 \
6.1.2 重要类介绍
8 O# k) i3 P4 u4 q' V0 G6.2 本地（Local）运行模式 : s2 z- \1 C6 M2 ^5 n, y7 K4 B
6.2.1 运行模式介绍
& q7 X8 k3 S j6.2.2 实现原理 ! ^5 T) d6 L. a4 J
6.3 伪分布（Local-Cluster）运行模式 . Z) j, c3 [( j6 G3 h
6.3.1 运行模式介绍
5 j" W/ S ^+ n5 M7 v6 L6.3.2 实现原理
( C y, k' U( h6.4 独立（Standalone）运行模式 ) x" `, S9 B. x! _/ L
6.4.1 运行模式介绍
: T. I8 Z/ Y9 v: ~6.4.2 实现原理
5 X. g/ e( n0 l& Y8 k: T# o9 ?: @4 v6.5 YARN运行模式 , `- Y& X( S7 w: m4 a' S" i- Q
6.5.1 YARN运行框架
; `% ]6 P2 U6 g$ B( G6 e* i( _7 f4 w6.5.2 YARN-Client运行模式介绍 ' A% _+ O& ]1 D; u( U
6.5.3 YARN-Client 运行模式实现原理 * w5 t3 P+ }3 C: I R9 n
6.5.4 YARN-Cluster运行模式介绍
: b. {4 {$ j) D. |: y* U+ `- f6.5.5 YARN-Cluster 运行模式实现原理 7 q" n# G& B! `
6.5.6 YARN-Client与YARN-Cluster对比
: j2 ` C3 s0 H2 G4 D6.6 Mesos运行模式 ' o! U; ^8 W* R& l4 f
6.6.1 Mesos介绍
6 q. m$ g: }; {1 V( Y0 z/ r: C2 Y; E6.6.2 粗粒度运行模式介绍 0 L" v) F: n6 N4 T9 V) F( D
6.6.3 粗粒度实现原理
) Y |6 G" C: G3 V6.6.4 细粒度运行模式介绍
, G# `6 Z- @8 T+ K6.6.5 细粒度实现原理
# Y- \4 E1 z' W; P" N6.6.6 Mesos粗粒度和Mesos细粒度对比 7 q8 K2 ^9 Q& H/ ^* x$ @ Z9 F
6.7 实例演示
! w: t) q$ p" P6.7.1 独立运行模式实例 8 B9 N$ f; R# h0 Z. f( \( u
6.7.2 YARN-Client实例
, I4 X+ u% X0 f. @5 H' c6 a6.7.3 YARN-Cluster实例
) o0 }# ~$ x) v6.8 小结
6 Z% V; B% _, Q
& N. ^5 t3 E4 ^* q- Z# A第三篇 组件篇9 P$ `" k/ @5 @
第7章 Spark SQL ( O6 {. E9 R, d% e; `/ L+ C4 s- L U
7.1 Spark SQL简介
+ a e; g/ Z! Q: E! M; h: g7.1.1 Spark SQL发展历史 ) U: q* b0 j5 D; w. e/ s
7.1.2 DataFrame/Dataset介绍
5 _ n8 S# p8 y G7 e4 N7.2 Spark SQL运行原理 3 R4 F% N* e* G- X3 e" A
7.2.1 通用SQL执行原理
+ p' ~ d9 J- q7.2.2 SparkSQL运行架构 $ i) ~; F1 `+ Z4 w& _+ k
7.2.3 SQLContext运行原理分析
0 K. T9 I! a5 l( r! f8 Y8 m0 U7.2.4 HiveContext介绍 0 I6 P! e" u2 f1 N P" k
7.3 使用Hive-Console ' O1 Y/ z) c' T! R5 y& H
7.3.1 编译Hive-Console
& V: l1 ?" C/ }7.3.2 查看执行计划 0 c7 Z1 x( k; c j6 i" b& `
7.3.3 应用Hive-Console 3 o7 C' S3 J a3 y
7.4 使用SQLConsole
* `- D8 ?" r3 i! x; i8 G1 J7.4.1 启动HDFS和Spark Shell
9 _ p$ v6 h, v: w/ h7.4.2 与RDD交互操作
- a, _1 t k: {+ r6 a* X/ c" j* ]* [' h7.4.3 读取JSON格式数据
3 w+ r0 | Z- r% s( _+ q! M3 Z1 V7.4.4 读取Parquet格式数据 4 K5 f2 o F0 D% j
7.4.5 缓存演示
1 n* x5 J. A) ^1 T7.4.6 DSL演示 1 |$ w0 i' v4 H7 a1 Q
7.5 使用Spark SQL CLI % v3 _3 f& q- a( e" ^7 t! n l
7.5.1 配置并启动Spark SQL CLI 9 @4 L4 H4 i+ d: v) z% z7 N* m
7.5.2 实战Spark SQL CLI
" u, a8 Y# `: B; W& y" Z7 j+ w7.6 使用Thrift Server 4 G4 N0 v l7 O
7.6.1 配置并启动Thrift Server
1 y5 l; W# M7 Z7.6.2 基本操作
. D4 E! c7 V( K) B0 i% W' R( G6 v7.6.3 交易数据实例 ; C: V4 e) e8 l; ?0 X
7.6.4 使用IDEA开发实例 ) J& L* X" `" n" o9 i" a, k7 ~; ~
7.7 实例演示 . J, _: u" ]+ R. r
7.7.1 销售数据分类实例
5 X) ^1 E: r' R) o7.7.2 网店销售数据统计 + \$ a, ~) Q4 ]- @; q3 x! ~
7.8 小结 ; E; s8 g) D g+ ~& @. q
第8章 Spark Streaming
0 S$ q0 s0 W2 Q4 Y0 ^- Q8.1 Spark Streaming简介 6 N; t" r: ?5 {5 H. ]" d
8.1.1 术语定义 : k0 |0 Q3 a/ l8 I% e! R$ |
8.1.2 Spark Streaming特点 $ u/ D, \2 c" R% e1 O
8.2 Spark Streaming编程模型 ' S5 H$ Y8 ?+ u7 Y M- y
8.2.1 DStream的输入源
. J3 ]' N( V1 P+ Z0 S8.2.2 DStream的操作 ; t- d& p+ _0 w; E+ ]* \
8.3 Spark Streaming运行架构 ( i6 ~2 f. x+ ]2 j! f' ^4 p& O
8.3.1 运行架构 * x0 y1 \* F0 r$ ]5 a9 n% A7 }
8.3.2 消息通信 9 V8 h' v4 T' u4 k" h* c
8.3.3 Receiver分发
, m9 M: u" q8 j* i) I( P# v# T8.3.4 容错性 ( [; ~8 _/ e: j
8.4 Spark Streaming运行原理 ' I) ~; P/ {7 l3 G+ y
8.4.1 启动流处理引擎
& r5 }0 U* D! [. Q8.4.2 接收及存储流数据 + h/ u* }& Q& O/ H3 ^0 X' v& O
8.4.3 数据处理
0 ^, {3 D- C+ I$ M. p6 [* ~! p8.5 实例演示
! }" a; H9 n7 z8.5.1 流数据模拟器 + A6 H6 W$ j1 b X1 I+ S
8.5.2 销售数据统计实例 . ~8 k2 X+ L$ m) d
8.5.3 Spark Streaming Kafka实例
2 J8 F. l# v5 @& z/ m% O2 G0 K' s8 l) g8.6 小结 2 s. s- G* i; k7 F) O2 G% {2 n
第9章 Spark MLlib ) |1 }8 [& u/ k2 K b: I
9.1 Spark MLlib简介 + {4 ?5 Y; ~3 {) s# l
9.1.1 Spark MLlib介绍
8 i% Q, ]0 u8 i0 |0 c* f3 |0 M9.1.2 Spark MLlib数据类型 + N9 e, w( s% r) i& K3 o
9.1.3 Spark MLlib基本统计方法
6 Z M2 y3 |4 g% ^3 G9.1.4 预言模型标记语言
' ?5 o( o4 Z, C2 ^- v6 x" q- A0 F9.2 线性模型 ! F) U& [, Z) }/ Y M9 i6 c2 n
9.2.1 数学公式 3 l( X, b7 N3 z& W9 H! a2 |' |
9.2.2 线性回归
) i2 k/ ^% S+ ?9.2.3 线性支持向量机
/ x! W% v. K* C/ v! P9.2.4 逻辑回归
$ u9 a' z/ e4 ~! X4 u! i9.2.5 线性最小二乘法、Lasso和岭回归 ( W6 Z; t5 A1 l% o0 n% d
9.2.6 流式线性回归 1 F- \; N1 {. J: N2 Y
9.3 决策树
( S1 M" x b# ~ u9.4 决策模型组合 . g* k3 r; K( N$ C0 M* @' K
9.4.1 随机森林
* B: W- L4 U5 A1 c% v( D+ H9.4.2 梯度提升决策树
' M! _/ R1 F" Y2 @# @9.5 朴素贝叶斯
$ j2 o1 }( v+ Q: z5 ], ~! d5 L- B9.6 协同过滤 , [5 m& l$ ?/ k! L
9.7 聚类 # w2 I: V; p% R5 ?5 H$ T# D
9.7.1 K-means , }& X6 i/ }- `$ y' o( ]7 ~) P" H$ j
9.7.2 高斯混合
* v4 Y& |9 k2 ~& ^1 a T! _9.7.3 快速迭代聚类 - d" M2 ?. x/ Q' H
9.7.4 LDA
1 ~$ m) Z9 N! A9.7.5 二分K-means
6 f( H q$ f5 \; ]9 y& ^5 {9.7.6 流式K-means 4 M: g+ L$ u8 L$ s K
9.8 降维
/ a3 T: l3 H# D* C7 M9.8.1 奇异值分解降维 ' }2 U* k. X" F; `. _1 o
9.8.2 主成分分析降维 # ~5 Y8 b" E+ ~$ P
9.9 特征提取和变换
N: }( E1 L. N# A: X) z& K, n9.9.1 词频—逆文档频率
! x; _. X, B/ y7 P! e; Z1 }9.9.2 词向量化工具
/ T% ]6 m. s: ~1 Q b2 K9.9.3 标准化
; |: q4 g0 ^5 l; O/ R9.9.4 范数化 - x3 W5 a" ?# w. C- R/ [
9.10 频繁模式挖掘
; X6 a3 A5 x4 `9.10.1 频繁模式增长 ) H) g" e; S2 q
9.10.2 关联规则挖掘 3 p! Q* T' O, A/ V% R. O
9.10.3 PrefixSpan
1 |4 F4 F) P1 C& z9 E5 O9.11 实例演示
/ W+ E! x" F; G9.11.1 K-means聚类算法实例 2 y5 O4 S+ S* g+ ]# Q3 _3 i
9.11.2 手机短信分类实例
7 H1 e, R8 h" l: [0 A/ L: C9.12 小结 " P9 A: e( e. ~( z
第10章 Spark GraphX 0 N7 C% `7 g: j
10.1 GraphX介绍
7 `! E& S5 x, Z, j0 V10.1.1 图计算
6 d. l$ ^+ B/ ?" S' A$ v j: @) n% p10.1.2 GraphX介绍
$ ]/ q P% z2 w3 d10.1.3 发展历程 * X/ \% K9 i" K4 z. N ^
10.2 GraphX实现分析
4 c' P) Z& w& u( c7 B. a" p10.2.1 GraphX图数据模型
: {. T3 |. M. A( z10.2.2 GraphX图数据存储
5 h4 {+ y& Y+ t% L p! ~( d10.2.3 GraphX图切分策略
1 C! j+ b( Y" L5 W: _! a10.2.4 GraphX图操作 0 `& T# y& E( c
10.3 实例演示
) M& v, n! I X. n+ V# m10.3.1 图例演示 3 J; }% {" [" M% k* B. W
10.3.2 社区发现演示 2 c O1 o2 M/ n* a/ O! k" |
10.4 小结 + M, o' Q$ G; u, Q' d% n
第11章 SparkR
: U6 g y; x$ ?11.1 概述 0 L0 `# }: R# p: q" \: x. y8 I7 A+ c
11.1.1 R语言介绍 K; `0 j. X2 Q! `
11.1.2 SparkR介绍
5 f: x6 t. F9 a4 g- T g2 l11.2 SparkR与DataFrame
( J# z# T9 [' V. ~11.2.1 DataFrames介绍
' N* z4 S: T9 H: ]) H" E11.2.2 与DataFrame的相关操作
4 [7 I9 }$ p( K" W% w/ V5 F11.3 编译安装SparkR
3 |' Z E5 h! a+ y6 j4 }$ h8 v11.3.1 编译安装R语言
" s& A9 G1 f1 q3 e6 S11.3.2 安装SparkR运行环境 ( ^# f4 ?+ ?" j# F
11.3.3 安装SparkR : @( o# o$ B- W& J# j+ k/ g( ]
11.3.4 启动并验证安装
' f& V- ?% ^+ G7 [11.4 实例演示
( c5 p" q& x4 ?11.5 小结
0 x+ U, l# x8 x$ P第12章 Alluxio
% |7 A7 ~9 t5 j, o12.1 Alluxio简介
+ w0 f+ L) J, M x12.1.1 Alluxio介绍 . W h( s- w4 |0 o+ f) |* S
12.1.2 Alluxio系统架构
! T) N6 r$ e* G: H' \+ m12.1.3 HDFS与Alluxio
5 |! g# f5 T: p7 {# {' C12.2 Alluxio编译部署
! p! w+ c" M6 W12.2.1 编译Alluxio
$ ?' a& n- @& S+ h1 ], Q. {3 W12.2.2 单机部署Alluxio + x. u0 w, v. i! O
12.2.3 集群模式部署Alluxio 1 h( H: b9 S' y3 Y: Q2 V( a# W1 }$ g, w
12.3 Alluxio命令行使用
: N! V7 [2 @6 @& z# @. r- \3 o; W12.3.1 接口说明
: ]* q% B; J$ |, F' Z12.3.2 接口操作示例
4 M9 ?& `0 B# d) G& q12.4 实例演示
+ c+ ]: r4 Q. u+ f+ J* A) E1 g12.4.1 启动环境 3 _. U- \4 D3 I* }
12.4.2 Alluxio上运行Spark 9 a/ b8 D+ a/ c0 E) V% Y# U2 Y# x
12.4.3 Alluxio上运行MapReduce ( w. m( ?; U2 }: j
12.5 小结 3 [8 r }6 |5 y: U9 {% u# l" t( T, M
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发表于 2018-7-3 20:34:00
