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精通Spark数据科学

(美) 安德鲁·摩根 (Andrew Morgan)
精通Spark框架与应用，生产级数据科学解决方案。

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Hadoop+Spark大数据技术

曾国荪曹洁　编著
本书介绍Hadoop、Spark两种大数据处理框架，共12章，内容包括：Hadoop大数据开发环境、HDFS大数据分布式存储、MapReduce分布式计算框架、HBase分布式数据库、Scala基础编程、Spark大数据处理框架、Windows环境下Spark综合编程等。

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图解Spark：大数据快速分析实战

王磊
基于大数据分析实战，图文并茂，系统讲解Spark内核的原理，有助于读者快速掌握Spark开源集群计算框架的使用方法，涵盖Spark3.0新特性。

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Spark大数据编程实用教程

文艾等编著
本书从实用角度出发，介绍了Scala+Spark开发的相关知识、方法和实战经验，包括大数据开发基础、Scala基本概念、Idea使用、Scala基础语法和api使用、Scala编程示例、Spark基本概念及运行机制、Spark快速学习路线图、Spark开发及运行环境构建、SparkRDD的概念及详细使用、Spark结构化数据处理（包括SparkSQL、SparkDataframe和SparkDat

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精通MATLAB科学计算与数据统计应用

陈明
341个精心设计的MATLAB应用实战案例。103个精心编写的MATLAB工具箱函数。4个精心挑选的MATLAB工程性综合案例。理论知识与应用案例的无缝连接，体现出科学计算在工程实践领域中的完美应用。理论翔实，拒绝知识断层，同时又不偏执于理论本身，介绍理论知识以说明实际问题为目的，定量解释与定性描述恰当融合。实际案例丰富，针对每一个案例不仅给出详尽的实现代码，更揭示出背后的设计思想，注重思维历练，让您知其然，更知其所以然。内容具有一定深度，这决不是一本会在2个月后就会失去价值的应用程序参考，相反让你每次欣赏时都能得到新的享受。

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大数据技术基础——基于Hadoop与Spark

李瑶
将Hadoop和Spark组合起来进行剖析，呈现完整的大数据技术方案。

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Spark SQL入门与数据分析实践

杨虹谢显中周前能张安文编著
本书共8章内容，由浅入深地讲解SparkSQL的基础知识、安装部署、编程基础、编程进阶、函数、性能调优技巧以及编程实践等知识。

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基于Hadoop与Spark的大数据开发实战

肖睿丁科吴刚山
大数据技术让我们以一种前所未有的方式，对海量数据进行分析，从中获得有巨大价值的产品和服务，最终形成变革之力。本书围绕Hadoop和Spark两个主流大数据技术进行讲解，主要内容包括Hadoop环境配置、Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop分布式计算框架MapReduce、Hadoop资源调度框架YARN与Hadoop新特性、Hadoop分布式数据库HBase、数据仓库Hive、大数

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Spark大数据技术与应用（微课版）

主编
本书以初学者的角度详细介绍Spark架构的核心技术，主要围绕Spark的架构、Spark的开发语言、Spark模块的主要功能展开；以IDEA为主要开发工具，CentOS为运行环境，采用“理实一体化”授课模式。本书内容包括Spark导论，Spark环境搭建与使用，Scala语言，Spark弹性分布式数据集，SparkSQL、DataFrame和DataSet，Kafka分布式发布-订阅消息系统，Sp

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Spark海量数据处理：技术详解与平台实战

范东来
在数字经济时代，数据是重要的资源要素；同时，新的数据又在源源不断地产生，企业面临的一个基本问题就是如何管理和利用这些数据，这对传统的数据处理方法与分析框架提出了新的诉求和挑战，也是全球业界与学界为关心的问题。为了满足大数据时代对信息的快速处理的需求，一个分布式的开源计算框架ApacheSpark应运而生。经过十年的发展，Spark已经成为目前大数据处理的标杆，在整个业界得到了广泛的使用。对大数据工程师来说，用Spark构建数据管道无疑是很好的选择，而对数据科学家来说，Spark也是高效的数据探索工具。本书基于Spark发行版2.4.4写作而成，包含大量的实例与一个完整项目，技术理论与实战相结合，层次分明，循序渐进。本书不仅介绍了如何开发Spark应用的基础内容，包括Spark架构、Spark编程、SparkSQL、Spark调优等，还探讨了StructuredStreaming、Spark机器学习、Spark图挖掘、Spark深度学习、Alluxio系统等高级主题，同时完整实现了一个企业背景调查系统，借鉴了数据湖与Lambda架构的思想，涵盖了批处理、流处理应用开发，并加入了一些开源组件来满足业务需求。学习该系统可以使读者从实战中巩固所学，并将技术理论与应用实战融会贯通。本书适合准备学习Spark的开发人员和数据分析师，以及准备将Spark应用到实际项目中的开发人员和管理人员阅读，也适合计算机相关专业的高年级本科生和研究生学习和参考，对于具有一定的Spark使用经验并想进一步提升的数据科学从业者也是很好的参考资料。

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图解数据科学

[日] 增井敏克
解码数据科学的奥秘，驱动业务决策和创新。

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数据科学商业实战

[美] 菲尔德·卡迪
解码数据科学底层逻辑，构建商业数据化思维。

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Python数据科学实战

著
本书主要从实战角度讲述了如何处理、分析和可视化数据，如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。本书首先介绍如何使用Python代码获取、转换和分析数据；接着讲述如何使用Python中的数据结构和第三方库；然后展示如何以各种格式加载数据，如何对数据进行分组与汇总，如何创建图表和可视化数据；最后讨论如何解决实际的问题。本书适合希望使用Python处理和分析数据的开发人员阅读，也可供计算机相关专业的师生参

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Spark大数据实时计算：基于Scala开发实战

杨力
通过实用技术和实战案例，让你轻松掌握大数据实时计算的方法。

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Spark大数据技术与应用（第2版）（微课版）

肖芳张良均　主编
本书共9章，内容包括：Spark概述、Scala基础、Spark编程基础、Spark编程进阶、SparkSQL——结构化数据文件处理、SparkStreaming——实时计算框架、SparkGraphX——图计算框架、SparkMLlib——功能强大的算法库，以及项目案例——广告检测的流量作弊识别。

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大数据处理技术基础与应用（Hadoop+Spark)

主编
本书是一本介绍大数据处理技术的专业图书，力求提高读者对大数据处理的认知水平和动手能力。本书首先介绍大数据技术的相关概念和发展历程，从实践的角度介绍Hadoop和Spark的安装部署、编程基础和使用方法；然后结合具体案例，重点介绍SparkRDD、SparkSQL、SparkStreaming、SparkGraphFrame等的应用思路和方法，并通过具体代码，让读者更好地感受大数据处理技术的效果。本