Spark并行编程：高效、兼容与操作指南

"《并行编程与Spark》是一本深入介绍Apache Spark的教程，由Matei Zaharia等人撰写，旨在为用户提供一个高效、表达能力强的集群计算系统，该系统能够与Hadoop生态系统兼容，支持多种存储系统如HDFS、S3、Avro等。Spark的主要优点在于其内存计算原语、通用计算图以及丰富的API，这些特性极大地提高了计算效率和用户体验。 Spark的核心概念是Resilient Distributed Datasets (RDDs)，这是一种分布式集合，它将对象分布在集群上，表现为不可变的序列。RDD的设计使得开发者可以像操作本地集合一样处理分布式数据，通过并行转换（如map、filter等）进行处理，这种设计确保了在出现故障时能自动重建，提供了数据的持久性和控制性，比如可以将结果缓存到内存中以提高性能。 Spark支持多种语言接口，包括Java、Scala和Python，使得跨平台开发成为可能。在本地多核环境中，Spark作为一个库嵌入到用户程序中，提供强大的并行处理能力。在云计算场景下，Spark支持通过EC2快速部署集群，或者在私有集群中通过Mesos、YARN或Standalone模式运行。 本书的内容涵盖了Spark的基本介绍，详细介绍了Spark操作的流程，包括作业执行、独立程序开发以及不同的部署选项。学习者可以通过探索Scala和Python交互式Shell，更深入地理解和实践Spark的API和功能，如各种数据转换操作（如map、filter、groupBy、join等），这些操作都是懒惰的，直到真正被需要才会被执行，进一步优化了性能。 《Parallel Programming with Spark》是一本全面的指南，适合希望利用Spark进行大数据处理和并行计算的开发者，无论是初学者还是经验丰富的工程师，都能从中获益匪浅。"