Spark GraphX寶刀出鞘,圖文並茂研習圖計算祕笈與熟練的掌握Scala語言【大數據Spark

Spark GraphX寶刀出鞘,圖文並茂研習圖計算祕笈

      大數據的概念與應用,正隨着智能手機、平板電腦的快速流行而日漸普及,大數據中圖的並行化處理一直是一個很是熱門的話題。圖計算正在被普遍地應用於社交網絡、電子商務,地圖等領域。對於圖計算的兩個核心問題:圖存儲模式和圖計算模型,Spark GraphX給出了近乎完美的答案,html

      而Spark GraphX做爲圖計算領域的屠龍寶刀,對Pregel  API的支持更是讓Spark GraphX如虎添翼。Spark GraphX能夠垂手可得的完成基於度分佈的中樞節點發現、基於最大連通圖的社區發現、基於三角形計數的關係衡量、基於隨機遊走的用戶屬性傳播等。web

      得益於Spark的RDD抽象,Spark GraphX能夠無縫的與Spark SQL、MLLib等進行結合使用,例如咱們可使用Spark SQL進行數據的ETL以後交給Spark GraphX進行處理,而Spark GraphX在計算的時候又能夠和MLLib結合使用來共同完成深度數據挖掘等人工智能化的操做,這些特性都是其它圖計算平臺所沒法比擬的。編程

      在淘寶,Spark GraphX不只普遍應用於用戶網絡的社區發現、用戶影響力、能量傳播、標籤傳播等,並且也愈來愈多的應用到推薦領域的標籤推理、人羣劃分、年齡段預測、商品交易時序跳轉等,據淘寶的明風介紹,藉助於Spark GraphX,通過半年多的嘗試,淘寶以前一些想作但由於沒有足夠的計算能力而不能實現的圖模型,現已不是問題。微信

      從技術層面講Spark GraphX很是適合於微信、微博、社交網絡、電子商務、地圖導航等類型的產品,因此能夠期待Spark GraphX在Facebook、Twitter、Linkedin、騰訊、百度等的大規模應用。網絡

      本書將經過大約30個動手實踐的案例按部就班的展現Spark GraphX框架方方面面的功能和使用方法,於此同時伴隨Spark GraphX恰到要害的源碼解析,內容緊緻而幹練,讓閱讀者不管是閱讀仍是動手實踐都會深刻寶山滿載而歸,是圖計算愛好者和Spark學習不可錯過的饕餮盛宴!架構

      做爲《Spark GraphX大規模圖計算和圖挖掘》的初版本,每週做者都會對書的內容更新和完善,每週都要發佈一次書的完整的新的版本,以期Spark GraphX這把圖計算領域的屠龍刀可以更好的造福社會。app

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熟練的掌握Scala語言【大數據Spark實戰高手之路】

內容介紹 一、Spark框架是採用Scala語言編寫的,精緻而優雅。要想成爲Spark高手,你就必須閱讀Spark的源代碼,就必須掌握Scala,; 二、雖說如今的Spark能夠採用多語言Java、Python等進行應用程序開發,可是最快速的和支持最好的開發API依然並將永遠是Scala方式的API,因此你必須掌握Scala來編寫複雜的和高性能的Spark分佈式程序; 三、尤爲要熟練掌握Scala的trait、apply、函數式編程、泛型、逆變與協變、消息通訊框架Akka等。分佈式

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