本书以Python作为开发Spark应用程序的编程语言，系统介绍了Spark编程的基础知识。全书共8章，内容包括大数据技术概述、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming、Spark MLlib等。

本书详细介绍了一个大数据应用案例——电影推荐系统(Scala版)，案例涉及数据预处理、数据存储与管理、数据分析和数据可视化等流程，涵盖Linux、MySQL、Hadoop、Spark、IntelliJ IDEA、Spring等系统和软件的安装与使用方法。案例采用的编程语言是Scala和Java。

本书详细介绍了一个大数据应用案例——电信用户行为分析，案例涉及数据预处理、数据存储与管理、数据分析和数据可视化等流程，涵盖Linux、MySQL、Hadoop、Spark、IntelliJ IDEA、Spring等系统和软件的安装与使用方法。案例采用的编程语言是Scala和Java。

本书以Scala作为开发Spark应用程序的编程语言，系统介绍了Spark编程的基础知识。全书共8章，内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib等。

本书以Scala作为开发Spark应用程序的编程语言，系统介绍了Spark编程的基础知识。全书共7章，内容包括大数据技术概述、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib。

本书内容包括：大数据概述 ：大数据处理架构Hadoop ：分布式文件系统HDFS ：分布式数据库HBase ：NoSQL数据库 ：云数据库 ：MapReduce ：Hadoop再探讨 ：Spark ：流计算等。

本书系统介绍了大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。全书共13章，内容包含大数据的基本概念、大数据处理架构、分布式文件系统等。