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編輯推薦： Spark是Apache的顶级项目，相较于曾经引领大数据产业革命的Hadoop MapReduce框架，Spark取得了突破性的进步，在批处理、流处理、机器学习、图计算等领域高歌猛进，不断更新迭代。目前，Spark已经更新到3.5版本(本书成稿时刻)，核心数据抽象由RDD过渡到DataFrame/Dataset；流式计算主推Structured Streaming，早期的Spark Streaming进入维护模式；机器学习领域主推Spark ML，以前使用的MLib进入维护模式。 为此，我们在本书再版的过程中将Spark版本升级，删除了部分陈旧的内容，新增了Structured Streaming流计算模块；同时基于“项目引领、任务驱动”的设计思想，更换了所有的教学项目，替换了80%的演示代码，重构了教材结构，重新制作了全套教学资料(含PPT、微课视频、代码、数据集等10余类)，更新了知识检测题目及拓展案例，可完全满足教学需求。 本书的主要特点如下： (1)对接国家专业教学标准及全国职业技能大赛。 本书编写团队包括大数据专业国家教学标准研制组核心成员、全国职业院校技能大赛一等奖 內容簡介： 本书由教学与科研经验丰富的专任教师、企业资深工程师、全国职业技能大赛一等奖获得者共同编写。书中依据“项目引领、任务驱动”的思路，针对数据批量处理、流式处理、机器学习等Spark典型应用情境，设计了8个教学项目，涵盖Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming、Spark Machine Learning等技术。其中每个项目细分为3～6个子任务，以保证技能提升的“平滑性”，契合初学者的认知规律。本书内容由浅入深，由实践到理论，再从理论回到实践，符合初学者的学习规律。同时，编者为了践行立德树人的时代担当，将思政元素有机融入项目教学，让读者在完成拓展项目的同时提升个人素养。 本书配套了微课视频、PPT课件、程序代码、数据集、教案、教学日历、考试样题、课程标准(大纲)等全套教学资源，以利于教师的教学。为了最大限度降低学习门槛，本书还提供了基于Linux的Spark虚拟机环境，可免去读者配置环境的烦恼。 本书可作为高等职业院校、应用型本科院校大数据相关课程的配套教材，也可作为Spark学习者的参考用书。

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