Spark 2.0入门：大数据处理与实战

"Spark.2.0.for.Beginners.1785885006" 本书《Spark 2.0 for Beginners》是针对初学者的一份详细指南，旨在帮助读者快速掌握如何使用最新版本的Apache Spark 2.0开发大规模分布式数据处理应用。书中的内容覆盖了Scala和Python语言，同时也对R语言的Spark编程进行了介绍。 书中主要面向的应用开发者、数据科学家以及大数据解决方案架构师，他们希望通过统一的API，利用Spark的强大数据处理能力，整合数据处理、流处理、机器学习和图处理功能。读者将通过这本书学习到以下内容： 1. Spark 2.0基础：了解Spark的核心框架和API，包括安装和应用开发环境的设置。这部分内容会引导读者理解Spark的基本概念和工作原理。 2. Spark编程模型：通过真实世界的案例，深入理解Spark的编程模型，使读者能够编写有效的Spark程序。 3. Spark SQL与DataFrame：介绍如何在Scala和Python中使用Spark SQL进行数据操作和管理，DataFrame作为Spark 2.0中的一个重要特性，提供了更高效的数据处理方式。 4. Spark与R的结合：为R语言用户提供SparkR的介绍，使他们也能利用Spark进行数据处理。 5. 使用Python进行Spark数据分析：结合Python的数据可视化功能，读者将学会如何处理和展示Spark数据。 6. Spark流处理：介绍如何利用Scala和Python进行实时数据流处理，这对于构建实时分析系统至关重要。 7. Spark机器学习：涵盖使用Scala和Python进行机器学习的基本概念和实践，包括分类、回归、聚类等算法。 8. Spark图处理：通过Scala介绍如何使用Spark进行图数据的处理，适用于网络分析、推荐系统等领域。 9. 设计Spark应用程序：最后，通过一个完整的项目实例，综合运用前面章节所学的知识，帮助读者构建一个实际的Spark应用。 全书共分为9章，每一章都围绕一个特定的主题展开，逐步深入，确保读者能够逐步掌握Spark 2.0的核心技术。通过阅读本书，读者不仅能够理解Spark的基本概念，还能具备实际开发分布式数据处理应用的能力。