内容简介
Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持内存计算、多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种范式。Spark内存计算框架适合各种迭代算法和交互式数据分析，能够提升大数据处理的实时性和准确性，现已逐渐获得很多企业的支持，如阿里巴巴、百度、网易、英特尔等各大公司等。
本书系统讲解Spark的使用方法，包括如何在多种机器上安装Spark，如何配置一个Spark集群，如何在交互模式下运行第一个Spark作业，如何在Spark集群上构建一个生产级的脱机\独立作业，如何与Spark集群建立连接和使用SparkContext，如何创建和保存RDD（弹性分布式数据集），如何用Spark分布式处理数据，如何设置Shark，将Hive查询集成到你的Spark作业中来，如何测试Spark作业，以及如何提升Spark任务的性能。
![Spark快速数据处理[PDF][17.58MB]](http://aizhanzhe.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/pic/2023-02-23/2023022309192682270.jpg?OSSAccessKeyId=LTAI4G8jvEkpa7vGCR8e4RtU&Expires=1714834930&Signature=sSlanC4%2FMDuWSNBRXm3D52cEpsU%3D)
