问：有哪些好的 Spark 书籍值得推荐
- 答：《Spark大数据处理技术》以Spark 0.9版本为基础进行编写，是一本全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的书籍，是国内首本深入介绍Spark原理和架构的技术书籍。主要内容有Spark基础功能介绍及内部重要模块分析，包括部署模式、调度框架、存储管理以及判脊应用监控；同时也详细介绍了Spark生态圈中其他的和模块，包括SQL处理引擎Shark和Spark SQL、流式处理引擎Spark Streaming、图计算框架Graphx以及分布式内存文件系统Tachyon。《Spark大数据处理技术》从概念和原理上对Spark核心框架和生态圈做了详细的解读，并对Spark的应用现状和未来发展做了一定的介绍，旨在为大数据从业人员和Spark爱好者提供一个更深入学习的。
《Spark大数据处理技术》适合任何大数据、Spark领域的从业人员阅读，同时也为架构师、开发工程师和大数据爱好者展现了一个现代大数据掘隐渗框架的架构原理和实现细节。相信通过学《Spark大数据处理技术》，读者能够熟悉和掌握Spark这一当前流行的大数据框架，并将其投入到生产实践中去。
《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》根据最新技术版本，携帆系统、全面、详细讲解Spark的各项功能使用、原理机制、技术细节、应用方法、性能优化，以及BDAS生态系统的相关技术。
通过上面两本熟悉Spark的原理架构以及应用，想深入学习的话，还有《Apache Spark源码剖析》，它全面、系统地介绍了Spark源码，深入浅出。
问：有什么关于 Spark 的书推荐？
- 答：我来推荐推荐吧~
今天的市场上有那么多的 Spark 书。
本文梳理比较值得关注的 Spark ,图书市场上,重要的是要注意,这些书都写基于 Spark 0.9或1.0,一定距离最新版本的 Spark ,这是因为图书出版周期长。技术资料,完成(书籍内容已经完成,和修改后的)最后的距离)也需要3个月上市,这意味着,这本书的内容可能不是最新的,三个月后,可能已经发布了N版本,特别是对于 Spark 源代码分析书,将会变得更糟。
目前，Spark books主要是由做平台的人编写的，
这些人非常了解Spark原理，所以这些书是由内部原理来分析的。如果您想要闭散找到一本关于spark的书，它应用了实际的战斗类型，特别是程序开发、程序优化和案例皮早分析，我很抱歉，但它仍然是空白的。《 Spark 大数据处理技术》以 Spark 版0.9为基础，是对Spark和Spark生态系统相关技术书籍的全面介绍，是国内第一个深入介燃态雀绍Spark原理和技术书籍的架构。
主要内容包括Spark基本功能介绍和内部重要模块分析，包括部署模式、调度框架、存储管理和应用监控;此外，还详细介绍了生态系统和其他软件模块的Spark，包括Shark和Spark SQL SQL处理引擎、流处理引擎Spark流图、图形计算框架和Tachyon分布式内存文件系统。“ Spark 大数据处理技术。
最后
从 Spark 核心框架的概念和原理和生态系统,和火花的应用现状做了介绍和发展在未来,针对大型数据从业人员学习和火花爱好者提供一个平台,更先进的研究。 - 答：学编程的人不要以为一辈子只能打代码，你们有很多我们一辈子比不上的优势
基本功
我的许多下属被我的手下调到管理部门，他们中的一些人开始沉默寡言，沉默寡言，没有人觉得他们会管理，但姐把这类人培养成严谨甚至冷血的干将工作忙没多少时间，之前没有多少编程基础，数学仅仅停留在大学的概率论，英语不好看英文版会疯，所以这份书单很适合时间不多，数学没基础，看不懂英文的档衡茄朋友，这本书就是《spark快速大数据分析》。200页左右，很适合初学者。
提升
有一个拦烂笑话是没有详细说明的，因为这本书不是一本关于火花的入门书，是一本应用书，很多情况需要跟踪，姐当时零基础想学数据分析，是逆推回去学的，从复习高数概率论到机器学习入门，再慢慢熟悉spark然后深入研究机器学习，都是利用下班空闲时间做的。这本书就是《spark高级数据分析》
官方版
一定要阅读官方文件。官方文件很好，比大多数都好。spark更新太快了，市面上书都是基于spark1.2以前的版本，而最新的1.4和以行察前的版本已经有了相当大的改变。尤其是dataframe，mllib，改动非常大。
我的同事写了一本书，但他推荐我去看官方文件。由于spark的更新速度非常快，所以需要半年的时间才能完成写作，而且很多内容需要更新。
问：《Spark大数据分析实战》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源
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?pwd=uj82 提取码: uj82
简介：这是一本根据应用场景讲解如何通过Spark进行大数据分析与应用构建的著作，以实战为导向。作者结合典型应用场景，抽象出通用与简化后的模型，以便于读者能举一反三，直接应用。
本仔雀书首先从技术层面讲解了Spark的机制、生态系统与开发相关的内容；然后从应用角度讲解了日志分析、推荐系统、情感分析、协同过滤、搜索引擎、社交网络分析、新闻数据分析等多个常见的大数据场景下的数据分析。在每个场景中，首先是对场景进行抽氏雹象与概括，然后将Spark融入其中构建数据分析算法与应用，最后结合其他开源系统或工具构建更为丰富的数据分析流水线。
