《Spark快速大数据分析》读后感1000字
《Spark快速大数据分析》是一本由[美] Holden Karau / [美] Andy Konw著作，人民邮电出版社出版的232图书，本书定价：59.00元，页数：2015-10，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《Spark快速大数据分析》精选点评：
●适合初学者
●不错的参考书
●入入门是很好的
●这本的代码示例是用三种语言python/scala/java同时展示的，英文版出现较早，算是spark的权威入门。
●3.5分
●入门好书，后面几章太浅了看看就行。
●大而全，就是代码有些旧跑不起来，偶调通在2.4.4下后重新整理的代码如下： https://github.com/greatabel/DataAnalysis/tree/master/i00Learning%20Spark
●除了官方文档, 这是最好的入门教程
●3.5星吧，浅显易懂适合初学者，里面的代码用三种语言(py,scala,java)实现，介绍的也比较全面，能给人一个总体上的把握，感觉spark就两个主要概念：一切都是RDD，集群主从架构。PS：我看书太慢了，本想假期看完两本书，现在才看完一本
●了解概念还可以，代码还是参考github上的example吧
《Spark快速大数据分析》读后感(一)：Spark快速大数据分析
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《Spark快速大数据分析》读后感(二)：还不错
花了一天看完这本书，感觉这本书适合入门级人看，内容比较基础，没有阅读难度。给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评给个好评
《Spark快速大数据分析》读后感(三)：一般
打五颗星的怕是要么没看过来装逼的，要么水平太差，没一点基础，居然要凑字数。。。。
居然要凑字数。。。。居然要凑字数。。。。居然要凑字数。。。。居然要凑字数。。。。居然要凑字数。。。。居然要凑字数。。。。居然要凑字数。。。。居然要凑字数。。。。居然要凑字数。。。。居然要凑字数。。。。居然要凑字数。。。。居然要凑字数。。。。居然要凑字数。。。。居然要凑字数。。。。居然要凑字数。。。。居然要凑字数。。。。
《Spark快速大数据分析》读后感(四)：入门spark的好书
一本入门的好书，讲解了spark的基本情况，讲解了spark core已经内部常用组件，稍显不足的是书中的spark版本较低，有些内容已经在新版本中不适用了
书中对RDD做了非常详尽的讲解，对spark streaming spark sql , MLlib等内容讲解不多
总之，对于入门来说足够了，而且本书的翻译还是非常给力的，推荐初学者购买。
《Spark快速大数据分析》读后感(五)：基于Python Spark的大数据分析（第一期）
基于Python Spark的大数据分析（第一期）
课程介绍地址：http://www.xuetuwuyou.com/course/173
课程出自学途无忧网：http://www.xuetuwuyou.com
讲师：轩宇老师
1、开课时间：小班化教学授课，第一期开课时间为5月20号（满30人开班，先报先学！）；
2、学习方式：在线直播，共8次课，每次2小时，每周2次（周三、六，晚上20:30 - 22:30），提供在线视频，课后反复学习；
3、报名课程后，请联系客服申请加入班级答疑交流QQ群；
4、公开课时间：5.16日（周二）晚20：30，欢迎大家试听
课程内容：
一、pyspark环境篇
①python2.7+pycharm环境配置
②anaconda环境配置
③python数据结构及函数使用
④Spark2.x环境配置
2、pyspark基础篇
①配置pyspark模块到pycharm
②基于pyspark编程实现wordcount（词频统计）
③spark-submit提交spark application
④案例：基于pyspark电商网站数据分析
⑤深入理解pyspark内部工作原理
3、pyspark进阶篇
①基于pyspark的sparksql编程（sql和dsl）
②案例：淘宝用户数据分析（集成hive使用）
③如何定义、注册和使用udf
④基于pyspark的sparkstreaming实时计算
⑤案例：实时销售额统计和商品点击趋势分析
4、pyspark项目篇
①实战项目：美国宇航局肯尼迪航天中心web日志
②数据统计：数据总览、http响应状态相关统计分析、客户端相关访问统计分析、uri访问相关统计分析
5、bigdata实战篇
①使用hbase的pyton api访问数据
②实战：爬取电子商务网站的图片和商品信息
③python的爬虫（beautifulsoap和mechnize）
④数据存储hbase表及分析