Spark是当今大数据领域最活跃、最热门、高效的大数据通用计算平台，是Apache软件基金会下所有开源项目中三大开源项目之一。
在“One Stack to rule them all”理念的指引下，Spark基于RDD成功地构建起了大数据处理的一体化解决方案，将MapReduce、Streaming、SQL、Machine Learning、Graph Processing等大数据计算模型统一到一个技术堆栈中，开发者应用一致的API操作Spark中的所有功能；更为重要的是Spark的Spark SQL、MLLib、GraphX、Spark Streaming等四大子框架之间可以在内存中完美的无缝集成并可以互相操作彼此的数据，这不仅打造了Spark在当今大数据计算领域其他任何计算框架都无可匹敌的优势，更使得Spark正在加速成为大数据处理中心的计算平台。
《大数据Spark企业级实战》详细解析了企业级Spark开发所需的几乎所有技术内容，涵盖Spark的架构设计、Spark的集群搭建、Spark内核的解析、Spark SQL、MLLib、GraphX、Spark Streaming、Tachyon、SparkR、Spark多语言编程、Spark常见问题及调优等，并且结合Spark源码细致的解析了Spark内核和四大子框架，最后在附录中分享了的Spark的开发语言Scala快速入门实战内容，学习完此书即可胜任绝大多数的企业级Spark开发需要。
《大数据Spark企业级实战》从零起步，完全从企业处理大数据业务场景的角度出发，基于实战代码来组织内容，对于一名大数据爱好者来说，《大数据Spark企业级实战》内容可以帮助您一站式地完成从零起步到进行Spark企业级开发所需要的全部核心内容和实战需要。
目录
第1章 Spark编程模型
第2章 构建Spark分布式集群
第3章 Spark开发环境及其测试
第4章 Spark RDD与编程API
第5章 Spark运行模式深入解析
第6章 Spark内核解析
第7章 GraphX大规模图计算与
第8章 Spark SQL原理与实战
第9章 Machine Learning on
第10章 Tachyon文件系统
第11章 Spark Streaming原理
第12章 Spark多语言编程
第13章 R语言的分布式编程
第14章 Spark性能调优和
第15章 Spark源码解析
附录
第一部 动手体验Scala
第二部 动手实战Scala面向
第三部 动手实战Scala函数式编程
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