Spark Streaming实时流式大数据处理实战

本书对sparkstreaming的基础知识做了介绍，后半部分包含案例讲解，对初步接触sparkstreaming的读者是有一定的帮助的。

是一本不错的学习spark streaming相关知识的入门书，讲解了不少相关例子，流式处理相关的一些技术也都有所介绍，可以让头次接触大数据的小白也可以学习。我之前使用spark streaming的场景主要是做实时etl处理，实时用户画像以及一些监控报警。之前主要遇到的问题有延迟，堆积，缓存等，尤其对上游数据量波动巨大时需要花不少力气优化。

从书籍内容能看出来作者是有一些实战经验的，书里后半段也很书名一致，以具体案例为主。但是凝练和分析极少，特别是大段的贴api的介绍，枯燥乏味，读过之后并不会有新的体会，能记住的少之又少，太偏实战没有解决的思路。

本书以翔实的原理讲解和充实的实战代码剖析，全面阐述了Spark Streaming流式处理平台，便于读者能够从入门开始了解搭建Spark平台，在此基础上学习流式处理框架，并动手实践，进行Spark Streaming流式大数据处理，包括与主流平台框架，如Kafka、Redis和ZooKeeper的对接应用等，并介绍了项目实战中的一些开发和调优策略。读者能够通过本书快速搭建Spark平台，并根据自己面临的使用场景快速搭建处理平台，同时能够了解背后的原理，对调优、开发都能起到一定的指导作用。本书适合大数据处理人员，尤其是基于流式大数据处理的人员阅读，本书也可以作为大数据处理人员的常备工具书随时翻阅。

略过scala部分，一口气看完了。既然实战例子还简化了…

示例代码太少，这样就偏理论了，所以给两星。

入门实践，可以尝试下里面比较简单的例子。

比较初级，几个案例讲得还行，rdd那里讲的太薄

且不说flink等更主流的流式处理框架，就是在spark内部，spark streaming(streaming)也已经被structured streaming取代了，感觉没有必要学了。

适合入门，贴合书名，前二理论，后一实战