快速入门Spark：部署与分布式计算详解

"快速学习Spark"是一本由Holden Karau编著的详细介绍Apache Spark的教程，旨在帮助读者快速掌握这个强大的分布式计算框架。Spark被设计用来简化大数据处理，特别强调其在快速数据处理方面的高效性。本书适用于那些希望在大数据分析、机器学习和实时流处理等领域快速上手Spark的读者。 Spark的核心特性包括： 1. 高性能计算：Spark通过内存计算模型，能够提供比Hadoop MapReduce更快的速度，因为它将中间结果存储在内存中，减少了磁盘IO，实现了迭代计算的性能提升。 2. 易用的API：Spark提供了一系列易于使用的API，如Spark SQL（用于SQL查询）和Spark Streaming（支持实时流处理），使得数据分析变得更加直观。 3. 可扩展性：Spark支持集群部署，可以轻松地扩展到数千个节点，适应大规模的数据处理需求。 4. 数据共享：Spark的共享内存模型允许不同任务之间共享数据，减少了数据复制的开销。 5. 机器学习支持：Spark MLlib库是Spark的一部分，提供了丰富的机器学习算法，方便用户进行预测分析。 6. 交互式环境：Spark的Shell（Spark Shell）和Spark Notebook（基于Jupyter Notebook的交互式环境）使得开发人员可以进行快速实验和迭代开发。 本书的内容覆盖了Spark的基础安装、配置、核心组件（如RDD、DataFrame和Spark SQL）、分布式计算、Spark Streaming、Spark MLlib以及一些高级主题，如Spark的生态系统和最佳实践。版权方面，所有内容未经Packt Publishing事先书面许可，不得任何形式复制、存储或传播。 在准备这本书时，作者和出版商已尽力确保信息的准确性，但书中的信息并非无懈可击，且不提供任何形式的质保。任何因本书引起的直接或间接损失，作者和Packt Publishing及其经销商概不负责。同时，尽管书中提及的商标信息已经尽力标注正确，但Packt Publishing并不能保证其准确性。 《快速学习Spark》首次出版于2013年10月，这是一本持续更新以适应技术发展的教材，适合对大数据处理有兴趣的开发者、数据分析师和工程师作为入门指南或参考书籍使用。随着Spark的不断发展和新版本的发布，读者在阅读时也应关注官方文档以获取最新信息。