系统、完整的数据科学与大数据技术专业解决方案。深入浅出，有效降低Spark技术学习门槛。
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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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本书以项目实践作为主线，结合必需的理论知识，以任务的形式进行内容设计，每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤，读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务，从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及Spark基本原理、基于IDEA搭建Spark开发环境、RDD基本原理、SparkSQL基本操作流程、电商业务系统的基本流程、电商用户行为分析的基本指标以及分析过程、通过不同的维度对销售数据进行分析
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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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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Spark 3.0新特性。
