本书是厦门大学作者团队长期经验总结的结晶，是在厦门大学《大数据技术原理与应用》门级大数据教材的基础之上编写的。为了确保教程质量，在编著出版纸质教材之前，实验室已经于2016年10月通过实验室官网免费发布共享了简化版的Spark在线教程和相关教学资源，同时，该在线教程也已经用于厦门大学计算机科学系研究生的大数据课程教学，并成为全国高校大数据课程教师培训交流班的授课内容。实验室根据读者对在线Spark教程的大量反馈意见以及教学实践中发现的问题，对Spark在线教程行了多次修正和完善，所有这些前期准备工作，都为纸质教材的编著出版下了坚实的基础。
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内容提要
前言
第1章 大数据技术概述
1.1 大数据的概念与关键技术
1.2 代表性大数据技术
1.3 编程语言的选择
1.4 在线资源
1.5 本章小结
1.6 习题
实验1 Linux系统的安装和常用命令
第2章 Scala语言基础
2.1 Scala语言概述
2.2 Scala基础知识
2.3 面向对象编程基础
2.4 函数式编程基础
2.5 本章小结
2.6 习题
实验2 Scala编程初级实践
第3章 Spark的设计与运行原理
3.1 概述
3.2 Spark生态系统
3.3 Spark运行架构
3.4 Spark的部署方式
3.5 本章小结
3.6 习题
第4章 Spark环境搭建和使用方法
4.1 安装Spark
4.2 在spark-shell中运行代码
4.3 开发Spark独立应用程序
4.4 Spark集群环境搭建
4.5 在集群上运行Spark应用程序
4.6 本章小结
4.7 习题
实验3 Spark和Hadoop的安装
第5章 RDD编程
5.1 RDD编程基础
5.2 键值对RDD
5.3 数据读写
5.4 综合实例
5.5 本章小结
实验4 RDD编程初级实践
第6章 Spark SQL
6.1 Spark SQL简介
6.2 DataFrame概述
6.3 DataFrame的创建
6.4 DataFrame的保存
6.5 DataFrame的常用操作
6.6 从RDD转换得到DataFrame
6.7 使用Spark SQL读写数据库
6.8 本章小结
6.9 习题
实验5 Spark SQL编程初级实践
第7章 Spark Streaming
7.1 流计算概述
7.2 Spark Streaming
7.3 DStream操作概述
7.4 基本输入源
7.5 高级数据源
7.6 转换操作
7.7 输出操作
7.8 本章小结
7.9 习题
实验6 Spark Streaming编程初级实践
第8章 Spark MLlib
8.1 基于大数据的机器学习
8.2 机器学习库MLlib概述
8.3 基本数据类型
8.4 机器学习流水线
8.5 特征提取、转换和选择
8.6 分类算法
8.7 聚类算法
8.8 协同过滤算法
8.9 模型选择和超参数调整
8.10 本章小结
8.11 习题
实验7 Spark机器学习库MLlib编程实践
参考文献
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