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Azure Databricks是一款基于云的大数据分析和机器学习平台，用于实现基于Apache Spark的数据处理，为快速增长的海量数据的处理和决策需求分析提供了良好的支撑。《Apache Spark大数据分析：基于Azure Databricks云平台》详细介绍基于Azure Databricks云平台...

《Spark编程基础（Python版）》是由林子雨编著,本书以Python作为开发Spark应用程序的编程语言，系统介绍了Spark编程的知识。全书共8章，内容包括大数据技术概述、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、Spark Streaming、Structured Streaming...

《实战大数据(Hadoop+Spark+Flink) 从平台构建到交互式数据分析》是由杨俊编著,本书可以作为大数据开发工程师实用手册，以完整项目案例开发为主线，结合具体技术理论讲解和实际操作，详细讲解了大数据项目开发过程中开发人员应该具备的能力。共包含7个章节内容，1至3章主要学习大数据集群搭建，解决大数据项目...

《Spark快速大数据分析（第2版）》是由王道远编著,主要讲了数据已经成为现代化企业的重要资产，大数据分析技术则是企业挖掘数据价值的核心利器。一直以来，Spark就是大数据分析领域的佼佼者，也已经成为一站式大数据分析引擎的事实标准。 本书的主角是在大数据时代应运而生的数据处理与分析利器——Spark。你将通过
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《图解Spark 大数据快速分析实战》pdf简介：本书共8章，内容主要包括Spark概述及入门实战，Spark的作业调度和资源分配算法，Spark SQL、DataFrame、Dataset的原理和实战，深入理解Spark数据源，流式计算的原理和《图解Spark 大数据快速分析实战》pdf简介：本书共8章，内容...

《数据分析之图算法：基于Spark和Neo4j》pdf简介：图分析可以揭示复杂系统和大规模网络的运作机制，图算法为构建智能应用程序提供了快速建模的框架，有助于更准确、更快速地做出预测。包括商品推荐和欺诈检测在内的许多人工智能问题能转换为图论问题。《数据分析之图算法：基于Spark和Neo4j》pdf简介：图分析...

《Spark海量数据处理 技术详解与平台实战》pdf简介：本书基于Spark发行版2.4.4写作而成，包含大量的实例与一个完整项目，层次分明，循序渐进。全书分为3部分，涵盖了技术理论与实战，读者可以从实战中巩固学习到的知识。第一部分主要围绕BDA《Spark海量数据处理 技术详解与平台实战》pdf简介：本书基于...

《大数据处理框架Apache Spark设计与实现（全彩）》pdf简介：近年来，以Apache Spark为代表的大数据处理框架在学术界和工业界得到了广泛的使用。本书以Apache Spark框架为核心，总结了大数据处理框架的基础知识、核心理论、《大数据处理框架Apache Spark设计与实现（全彩）》pdf...

Spark SQL 是 Spark 技术体系中较有影响力的应用（Killer application），也是 SQL-on-Hadoop 解决方案 中举足轻重的产品。《Spark SQL内核剖析》由 11 章构成，从源码层面深入介绍 SparkSpark SQL 是 Spark 技术体系中较有影响力的应用（Ki...

《PySpark实战指南：利用Python和Spark构建数据密集型应用并规模化部署》pdf简介：本文从Spark的基本特点出发，借助大量例子详细介绍了如何使用Python调用Spark新特性、处理结构化及非结构化数据、使用PySpark中基本可《PySpark实战指南：利用Python和Spark构建数据密集...

《Hadoop专家：管理、调优与SparkYARNHDFS安全》翻译自 Sam R. Alapati 的 Expert Hadoop Administration。Sam R. Alapati 是 Sabre 公司的首席 Hadoop 管理员，具《Hadoop专家：管理、调优与SparkYARNHDFS安全》翻...

《深入理解SPARK：核心思想与源码分析》结合大量图和示例，对Spark的架构、部署模式和工作模块的设计理念、实现源码与使用技巧进行了深入的剖析与解读。
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《Spark MLlib机器学习：算法、源码及实战详解》pdf简介：《Spark MLlib机器学习：算法、源码及实战详解》以Spark 1.4.1版本源码为切入点，全面并且深入地解析Spark MLlib模块，着力于探索分布式机器学习的底层实现。
《Spark MLlib机器学习：算《Spark MLlib...

本书介绍了ApacheSpark和Hadoop的基础知识，并深入探讨了所有Spark组件：SparkCore、SparkSQL、DataFrame、DataSet、普通流、结构化流、MLlib、Graphx，以及Hadoop的核心组件（HDFS、MapReduce和Yarn）等，此外，也讲解了在Spark。...

《Apache Spark源码剖析》以Spark 1.02版本源码为切入点，着力于探寻Spark所要解决的主要问题及其解决办法，通过一系列精心设计的小实验来分析每一步背后的处理逻辑。对于Spark应用开发人员及Spark集群管理人员都有极好的学习价值；第3~5章详细介绍了Spark Core中作业的提交与执行...