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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
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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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