\t本书结合作者一线开发实践，循序渐进地介绍了新版Apache Spark 3.x的开发技术。全书共10章，第1章和第2章主要介绍Spark的基本概念、安装，并演示如何编写最简单的Spark程序。第3章深入探讨了Spark的核心组件RDD。第4章讲解了Spark集群管理，帮助读者理解任务提交与执行的基本原理。第5章介绍了Spark SQL，这是处理结构化数据的基础工具。第6章展示了Spark Web UI，通过界面化的方式了解Spark集群运行状况。第7章和第8章分别介绍了Spark流式数据处理框架Spark Streaming和Structured Streaming。第9章和第10章则分别介绍了业界流行的机器学习和图计算处理框架MLlib和GraphX。书中各章节还提供了丰富的实战案例和上机练习题，以便读者在学习的同时进行实际操作，迅速提升动手能力。 



\t本书技术先进，案例丰富，适合对Spark大数据应用感兴趣的学生、大数据开发人员及架构师使用，也可作为培训机构和高校大数据课程的教学用书。

第1章 Spark概述 1
1.1 Spark简介 1
1.1.1 诞生与初始阶段 1
1.1.2 开源与社区建设 2
1.1.3 成为很好项目 2
1.1.4 版本更新 3
1.2 Spark组成 4
1.2.1 Spark Core 5
1.2.2 集群管理器 5
1.2.3 Spark UI 5
1.2.4 Spark SQL 6
1.2.5 Spark Streaming 6
1.2.6 Structured Streaming 6
1.2.7 MLlib 6
1.2.8 GraphX 7
1.2.9 其他 7
1.3 Spark数据类型 7
1.3.1 RDD 7
1.3.2 DataFrame 8
1.3.3 Dataset 8
1.3.4 数值类型 8
1.3.5 字符串类型 8
1.3.6 日期和时间类型 9
1.3.7 复杂类型 9
1.4 Spark的使用场景 9
1.4.1 批处理 9
1.4.2 实时流处理 9
1.4.3 分布式文件系统 10
1.4.4 机器学习 10
1.4.5 图计算 10
1.5 Spark与Hadoop的联系与区别 11
1.5.1 Hadoop概述 11
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