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BDAS（伯克利数据分析栈），不仅介绍了如何开发Spark应用的基础内容，还介绍了Structured Streaming、Spark机器学习、Spark图挖掘、Spark深度学习等高级主题，此外还介绍了Alluxio系统。第二部分实现了一个企业背景调查系统，比较新颖的是，该系统借鉴了数据湖与Lambda架构的思想，涵盖了批处理、流处理应用开发，并加入了一些开源组件来满足需求，既是对本书第一部分很好的巩固，又完整呈现了一个实时大数据应用的开发过程。第三部分是对全书的总结和展望。 本书适合准备学习Spark的开发人员和数据分析师，以及准备将Spark应用到实际项目中的开发人员和管理人员阅读，也适合计算机相关专业的高年级本科生和研究生学习和参考，对于具有一定的Spark使用经验并想进一步提升的数据科学从业者也是很好的参考资料。

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BDAS（伯克利数据分析栈），不仅介绍了如何开发Spark应用的基础内容，还介绍了Structured Streaming、Spark机器学习、Spark图挖掘、Spark深度学习等高级主题，此外还介绍了Alluxio系统。第二部分实现了一个企业背景调查系统，比较新颖的是，该系统借鉴了数据湖与Lambda架构的思想，涵盖了批处理、流处理应用开发，并加入了一些开源组件来满足需求，既是对本书第一部分很好的巩固，又完整呈现了一个实时大数据应用的开发过程。第三部分是对全书的总结和展望。 本书适合准备学习Spark的开发人员和数据分析师，以及准备将Spark应用到实际项目中的开发人员和管理人员阅读，也适合计算机相关专业的高年级本科生和研究生学习和参考，对于具有一定的Spark使用经验并想进一步提升的数据科学从业者也是很好的参考资料。

本书介绍了Hadoop技术的相关知识，并将理论知识与实际项目相结合。全书共分为三个部分：基础篇、应用篇和总结篇。基础篇详细介绍了Hadoop、YARN、MapReduce、HDFS、Hive、Sqoop和HBase，并深入探讨了Hadoop的运维和调优；应用篇则包含了一个具有代表性的完整的基于Hadoop的商业智能系统的设计和实现；结束篇对全书进行总结，并对技术发展做了展望。

本书介绍了Hadoop技术的相关知识，并将理论知识与实际项目相结合。全书共分为三个部分：基础篇、应用篇和总结篇。基础篇详细介绍了Hadoop、YARN、MapReduce、HDFS、Hive、Sqoop和HBase，并深入探讨了Hadoop的运维和调优；应用篇则包含了一个具有代表性的完整的基于Hadoop的商业智能系统的设计和实现；结束篇对全书进行总结，并对技术发展做了展望。

本书将以电商应用场景为例，讲解不同规模的存储系统应该如何构建。本书的章节是按照系统的发展过程来设计，分成了设计篇、高速增长篇、海量数据篇和技术进阶篇。在设计篇中，重点介绍如何从0到1地设计电商系统的各个存储架构。在高速增长篇中，重点关注在高速变化的过程中系统所遇到的共通性问题，以及应对这些问题的方法。在海量数据篇中，重点解决高并发、海量数据情况下的存储系统应该如何设计的问题。在技术进阶篇中，重点探讨在存储技术领域，有哪些新技术值得关注，哪些技术可能成为未来的发展趋势。毕竟，不断创新是技术发展的原动力。

本书是Spark技术入门的基础类书籍，通过本书的学习实验可以牢固掌握Spark编程技术的基本概念、原理和编程方法，能够进行应用程序的实际开发。

本书是Spark技术入门的基础类书籍，通过本书的学习实验可以牢固掌握Spark编程技术的基本概念、原理和编程方法，能够进行应用程序的实际开发。

这是一本依据最新技术版本，系统、全面、详细讲解Spark的著作，作者结合自己在微软和IBM的实践经验和对Spark源代码的研究撰写而成。首先从技术层面讲解了Spark的体系结构、工作机制、安装与部署、开发环境搭建、计算模型、Benchmark、BDAS等内容；然后从应用角度讲解了一些简单的、有代表性的案例；最后对Spark的性能优化进行了探讨。

这是一本依据最新技术版本，系统、全面、详细讲解Spark的著作，作者结合自己在微软和IBM的实践经验和对Spark源代码的研究撰写而成。首先从技术层面讲解了Spark的体系结构、工作机制、安装与部署、开发环境搭建、计算模型、Benchmark、BDAS等内容；然后从应用角度讲解了一些简单的、有代表性的案例；最后对Spark的性能优化进行了探讨。

本书从实际工作应用出发，重点介绍了数据处理的重要技巧及函数的应用，特别是数据清理技术的应用能让读者对数据去伪存真，掌握数据主动权，全面掌控数据；Excel中SQL、数据透视表、PowerQuery、PowerPivot、VBA的应用重在挖掘隐藏的数据价值，轻松整合海量数据；各种图表类型的制作技巧及PowerView的应用可展现数据可视化效果，让数据说话