如何在Spark中使用Python进行数据预处理，特别是对于特征提取和交互式分析，以及如何构建一个电影推荐引擎？

要掌握在Spark中使用Python进行数据预处理和特征提取，首先需要了解Spark的基本概念和特性，如内存计算和RDD。建议参考《Python大数据Spark编程：从入门到实战》，其中详细介绍了如何启动和配置Spark环境，并通过具体案例展示数据的读取、转换和计算。

参考资源链接：[Python大数据Spark编程：从入门到实战](https://wenku.csdn.net/doc/7pjtxadj0u?spm=1055.2569.3001.10343)

在进行特征提取时，可以通过Spark MLlib库来实现，该库提供了丰富的机器学习算法和工具。例如，one-hot编码技术可以将类别型数据转化为数值型数据，便于机器学习模型处理。在《Python大数据Spark编程：从入门到实战》中，你可以找到如何使用Spark MLlib进行特征提取的实战指导。

交互式分析方面，Spark提供了DataFrame和Spark SQL等多种工具，可以高效地处理和分析大规模数据集。通过这些工具，可以执行复杂的SQL查询和数据转换，这对于数据分析和数据科学项目至关重要。

构建电影推荐引擎时，可以利用协同过滤算法。第5章“企业项目实战”中，提供了使用Spark机器学习库构建推荐系统的案例和实战指导，这对于理解推荐系统的工作原理和应用Spark进行实际项目开发非常有帮助。

此外，如果你希望将Spark与Hadoop生态系统相结合，进行高效的数据处理，可以在课程的第6章“附：使用Spark完成Hadoop作业”中找到相关指导和示例。这部分内容将帮助你更好地在Hadoop作业中运用Spark的高性能计算能力，完成复杂的数据分析任务。

通过系统学习《Python大数据Spark编程：从入门到实战》，你可以从基础知识到高级应用，全面提升你在大数据处理和机器学习方面的能力。

参考资源链接：[Python大数据Spark编程：从入门到实战](https://wenku.csdn.net/doc/7pjtxadj0u?spm=1055.2569.3001.10343)