Spark 新作《循序渐进 Spark 大数据应用开发》简介
《循序渐进Spark大数据应用开发》由清华大学出版社出版，已于近期上市。该书基于Spark 3.5.1编写，提供24个实战案例+26个上机练习，可谓是目前市面上最新的Spark力作。
本文对《循序渐进Spark大数据应用开发》一书做个大致的介绍。
封面部分
首先是介绍封面部分。
《循序渐进Spark大数据应用开发》封面部分是采用了比较Q的风格设计，充满活力。
可以看到，左上角和右上角体现了本书的特色，案例丰富，同时也提供了源码和教学课件。
底部是出版社“清华大学出版社”字样。
封底部分
介绍封底部分。
封底部分可以看到主要是对本书的简介。
本书主要是面向对Spark大数据应用感兴趣的学生、开发人员及架构师，也适合培作为高校大数据及相关专业的教学用书。
全书篇幅274页，定价为89元，也算良心了。极具性价比。
内容简介
《循序渐进Spark大数据应用开发》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。
《循序渐进Spark大数据应用开发》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。
《循序渐进Spark大数据应用开发》是一本深入浅出的Spark大数据开发实战指南，专为希望掌握Apache Spark 3.x技术栈的开发者量身定制。《循序渐进Spark大数据应用开发》不仅涵盖了Spark的基础概念和安装步骤，更通过丰富的实战案例和上机练习，引导读者逐步深入理解并掌握Spark的核心组件、集群管理、SQL处理、流式数据处理以及机器学习与图计算等高级功能。
作者凭借一线开发经验，精心编排了10个章节的内容，确保读者能够循序渐进地学习Spark的各项关键技术。从最简单的Spark程序编写开始，逐步过渡到复杂的数据处理和分析任务，每一章都充满了实用价值和操作指导。
特别值得一提的是，《循序渐进Spark大数据应用开发》提供了24个精心设计的实战案例和26个上机练习题，这些内容旨在帮助读者将理论知识转化为实践技能，快速提升解决实际问题的能力。无论是对于学生、大数据开发人员还是架构师来说，这都是一本不可多得的宝贵资源。
写作背景
笔者在华为技术有限公司担任架构师期间，主导过MetaERP项目高级调度系统计算引擎的自研。在这期间，笔者也大规模使用了Spark平台作为分布式计算的底座，因此积累了大量Spark的使用经验。同时，笔者在业余时间撰写和分享了大量有关Spark的技术博客，这些技术博客都被汇总到了我的开源电子书《跟老卫学Apache Spark开发》。《跟老卫学Apache Spark开发》是一本Spark应用开发的开源学习教程，主要介绍如何从0开始开发Spark应用。
本书在《跟老卫学Apache Spark开发》基础之上，做了补充和完善，加入了大量当前Spark最新的特性以及案例。希望帮助读者轻松入门Spark。
配套资源
本书提供的素材和源代码可从以下网址下载：
https://github.com/waylau/apache-spark-tutorial
勘误和交流
本书如有勘误，会在以下网址发布：
https://github.com/waylau/apache-spark-tutorial/issues
视频介绍
见B站：https://www.bilibili.com/video/BV1Uhm1YKEdb/
配套书籍、课程
如果你喜欢本开源书，也欢迎支持下该书的正式出版物，实体店及各大网店有售。
参考引用
- 原文同步至：https://waylau.com/about-spark-tutorial-book/
- 《跟老卫学Apache Spark开发》：https://github.com/waylau/apache-spark-tutorial
原文地址：https://blog.csdn.net/kkkloveyou/article/details/143671233
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