【每周一本书】之《图解Spark：核心技术与案例实战》
【数据猿导读】 本周给大家分享的《图解Spark：核心技术与案例实战》，以全新的Spark 2.0 版本为基础进行编写，全面介绍了Spark 核心及其生态圈组件技术
P：本书基于全新的Spark 2.0版本为基础进行编写，可参考价值高！
小编之前分享过：【每周一本书】之《大数据处理之道》：大数据处理技术哪家强？书中对目前几乎所有的大数据处理热门技术进行了横向对比，并分析了各个技术的应用场景。还在纠结于用什么工具处理数据的小伙伴们可以重点参考……
随着大数据技术的发展，Spark的生态圈越来越成熟，能够一站式解决类似企业场景的问题，深受企业喜爱。市场上涌现了一批关于Spark的书，甚至连Spark社区都不断壮大，成为最为活跃的大数据社区之一。但是随着Spark不断演进，从Spark1.0到Spark2.0,版本，各版本之间的差异也很大。在介绍Spark的时候，也没有把原理、代码和实例相结合，不够透彻。
本周给大家分享的《图解Spark：核心技术与案例实战》，以全新的Spark 2.0 版本为基础进行编写，全面介绍了Spark 核心及其生态圈组件技术。本书主要分三个部分：
1、基础篇。介绍了Spark诞生的背景、演进历程，以及Spark生态圈的组成，并详细介绍了如何搭建Spark实战环境。通过该环境不仅可以阅读Spark源代码，而且可以开发Spark应用程序。
2、核心篇。详细讲解Spark的编程模型、核心原理、存储原理和运行架构，在核心原理中对Spark通信机制、作业执行原理、调度算法、容错和监控管理等进行了深入分析，在分析原理和代码的同时结合实例进行演示。
3、组件篇。介绍Spark的各个组件，包括Spark SQL的即席查询、Spark Streaming的实时流处理应用、MLbase/MLlib的机器学习、GraphX的图处理、SparkR的数学计算和Alluxio的分布式内存文件系统等。
最后，作者还附上了5个纯实操性的指南：编译安装Hadoop、安装MySQL数据库、编译安装Hive、安装ZooKeeper、安装Kafka
适读人群：Spark开发人员、Spark运维人员、数据科学家和算法研究人员
目录
重要章节还结合了源代码进行讲解，看书时候要认真，不然容易漏掉哦
推荐阅读：
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本书由 数据猿联合电子工业出版社 共同推荐
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