对于UCBerkeleyAMPLab开放源码类HadoopMapReduce来说，ApacheSpark是一个通用并行框架，是一个快速、通用的计算引擎，设计用于大规模数据处理。
spark是目前最流行的统一的批流大数据处理平台。自2014年发布1.2版以来，Spark已成为大数据领域中必不可少的计算组件，近年来Spark发展迅速，社区也十分活跃。Spark已经形成了自己的生态圈，主要包括SparkSQL批量/交互式查询、SparkStreaming流计算、GraphX和MLlib提供的常用图形计算和机器学习算法。
截至目前，Spark 最新发布版本为 2.4.3。
本文来自近期的一次 Spark 内部分享，内容主要包括 Spark RDD 的重点介绍， 以及 Spark 核心模块 DAGScheduler、TaskScheduler、BlockManager 等讲解，内容充实。如下
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这本PDF电子书是为想要循序渐进学习Spark的读者而准备的，旨在通过详细的spark教程，以及超清的图文解析，帮助读者系统地掌握Spark的使用技巧和原理。无论你是初学者还是有一定经验的使用者，本书都将以循序渐进的方式引导你逐步掌握Spark的各种功能。
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Spark大数据处理： 原理、算法与实例 以时下流行的Hadoop所存在的缺陷为出发点，深入浅出地介绍了下一代大数据处理核心技术Spark的优势和必要性，并以简洁的指引步骤展示了如何在10分钟内建
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Spark是现如今互联网大数据行业最活跃性、最受欢迎、最高效率的互联网大数据通用性测算服务平台，是Apache手机软件慈善基金会下全部开源网站项目中几大*开源网站项目之首。 在OneStacktoru
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Spark最佳实践 是Spark实战指南，全书共分8章。前4章介绍Spark的部署、工作机制和内核，后4章分别通过实战项目介绍SparkSQL、SparkStreaming、SparkGraphX和SparkMLib功能模块。此外，本书详细介绍了常见
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这是一本细致介绍Spark MLlib程序设计的图书，入门简单，示例丰富，内容由浅而深，采取实例和理论相结合的方式，讲解细致直观，适合Spark MLlib初学者、大数据分析和挖掘人员
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《深度实践Spark机器学习》是一本关于使用Spark框架进行机器学习的电子书，旨在帮助读者深入了解并实践Spark在机器学习领域的应用。本书内容丰富，从Spark基础知识讲起，逐步介绍了Spark的机器学习库和算法。通过超清的图像展示和实践案例，读者能够更加直观地了解和掌握Spark机器学习的相关概念和技术。无论你是对Spark和机器学习感兴趣的初学者，还是已经有一定基础的专业人士，本书都能为你提供一种全面、系统和实践性的学习体验。让我们一起深入实践Spark机器学习的世界吧！
非常精彩，之前一直想要了解内存管理，对象的销毁这些别的书一般都不讲的东西，这下一次性都学习了。作者很有心，有的内容不仅给了自己的实现，而且还有参考书籍或者开源库推荐
好吧。这是一本号称2020年出版，实际上2019年就能买到的穿越书 书很薄，细节很少，但是覆盖面很广，而且内容也挺新。可以看得出来，原著作者还是挺牛逼的，基本上各种算法的精髓都降到了 不过翻译有点外行了。好多名词翻译得很诡异。。。感觉不是业内人士
大佬推荐的书果然好，入门好书，泛读一遍，懂了不少知识。书结构设计的也挺不错的，章节很多，每个章节很短，只关注一个点，循序渐进，从最原始的方法到现代的方法，知道了来龙去脉，一天读几章慢慢就读完了。
基础题目Java线程的状态进程和线程的区别，进程间如何通讯，线程间如何通讯HashMap的数据结构是什么？如何实现的。和HashTable，ConcurrentHashMap的区别Cookie和Session的区别索引有什么用？如何建索引？ArrayList是如何实现的，ArrayList和LinkedList的区别？ArrayList如何实现扩容。equals方法实现面向对象线程状态，BLOCK……
