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Spark是不断壮大的大数据分析解决方案家族中备受关注的新增成员。它不仅为分布式数据集的处理提供一个有效框架，而且以高效的方式处理分布式数据集。它支持实时处理、流处理和批处理，提供了AllinOne的统一解决方案，使得Spark极具竞争力。《Spark技术内幕：深入解析Spark内核架构设计与实现原理》以源码为基础，深入分析Spark内核的设计理念和架构实现，系统讲解各个核心模块的实现，为性能调优、二次开发和系统运维提供理论支持；本文最后以项目实战的方式，系统讲解生产环境下Spark应用的开发、部署和性能调优。

本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发；MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。

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学习Scala语言，不仅仅意味着熟悉新的API，更重要的是一种思维方式的转变。从原有的面向对象编程（OO）到函数式编程（FP）的思想。本书面向实际的使用场景，提供了大量的Scala实例，同时，也给出底层的原理和相关的参考。对于Scala新手来说这是一本不错的入门书，对于老手来说也是一本夯实基础，检视自己所学知识的好书。

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