国内高校大数据课程知名教师倾心之作，带你“零基础”学习大数据。
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本书以Python作为开发Spark应用程序的编程语言，介绍了Spark编程的基础知识。全书共8章，内容包括大数据技术概述、Spak的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、SparkSOL、SparkStreaming、StructuredStreaming和SparkMLlib等。
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本书详细介绍了一个大数据应用案例——电影推荐系统（Scala版），案例涉及数据预处理、数据存储与管理、数据分析和数据可视化等流程，涵盖Linux、MySQL、Hadoop、Spark、IntelliJIDEA、Spring等系统和软件的安装与使用方法。案例采用的编程语言是Scala和Java。
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本书详细介绍了一个大数据应用案例——电信用户行为分析，案例涉及数据预处理、数据存储与管理、数据分析和数据可视化等流程，涵盖Linux、MySQL、Hadoop、Spark、IntelliJIDEA、Spring等系统和软件的安装与使用方法。案例采用的编程语言是Scala和Java。
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本书内容包括大数据概述、大数据与其他新兴技术的关系、大数据基础知识、大数据应用、数据采集与预处理、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化、大数据分析综合案例。
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全书共有13章，系统地论述了大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。在Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等重要章节，安排了入门级的实践操作，让读者更好地学习和掌握大数据关键技术。
