Spark大数据处理： 原理、算法与实例以当下时兴的Hadoop所存有的缺点为立足点，从入门到精通地详细介绍了下一代大数据处理关键技术Spark的优点和重要性，并以简约的引导流程展现了怎样在十分钟内创建一个Spark大数据处理自然环境。在这个基础上，这书以图片配文字和丰富多彩的示例编码解读的方式针对性地表明了Spark的运作原理、算子应用、算法设计和提升方式，为阅读者出示了一个迅速循序渐进把握Spark基本能力和高級方法的参照书藉。
这书共六章，涉及到的主题风格关键包含大数据处理技术性从Hadoop发展趋势到Spark的偶然性、迅速感受Spark的引导、Spark构架和原理、RDD算子操作方法和示例、Spark算法设计案例、Spark程序流程优化方法。
这书合适必须应用Spark开展大数据处理的程序猿、系统架构师和产品运营做为技术性参照和培训课件，也可以做为高等院校硕士研究生和本科毕业教材内容。
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欢迎阅读《基于Hadoop与Spark的大数据开发实战》！本书旨在帮助读者深入理解Hadoop和Spark的原理与应用，以及如何利用这两个强大的大数据处理工具进行实际项目开发，通过本书的学习，读者将掌握Hadoop与Spark的基本概念、组件架构，以及大数据处理的核心技术与实践方法，本书还提供了丰富的实例，让读者通过实战案例来巩固所学知识，并尝试解决真实的大数据问题，无论您是从事大数据开发的初学者还是已经有一定经验的专业人士，本书都能为您提供超清的指导与启示。
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本电子书通过结合Python、Spark2.0和Hadoop等工具的应用，帮助读者深入了解机器学习与大数据的实战应用。内容包括Python在机器学习中的应用、Spark2.0和Hadoop在大数据处理中的优势，以及如何利用这些工具进行高质量的大数据分析与处理。无论是初学者还是有经验的数据分析师，本书都将为您提供有关机器学习和大数据处理的实用知识和技巧。
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