腾讯专家首次分享Spark最新实践，基于真实数据，用案例分析全面解读大数据应用设计！
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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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本书是厦门大学作者团队长期经验总结的结晶，是在厦门大学《大数据技术原理与应用》入门级大数据教材的基础之上编写的。为了确保教程质量，在编著出版纸质教材之前，实验室已经于2016年10月通过实验室官网免费发布共享了简化版的Spark在线教程和相关教学资源，同时，该在线教程也已经用于厦门大学计算机科学系研究生的大数据课程教学，并成为全国高校大数据课程教师培训交流班的授课内容。实验室根据读者对在线Spark教程的大量反馈意见以及教学实践中发现的问题，对Spark在线教程进行了多次修正和完善，所有这些前期准备工作，都为纸质教材的编著出版打下了坚实的基础。
披荆斩棘，在大数据丛林中开辟学习捷径
填沟削坎，为快速学习Spark 技术铺平道路
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资源全面，构建全方位一站式在线服务体系
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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
