不需任何基礎，帶您無痛入門Spark，內(nèi)容包括Spark集群的構建、Spark架構設計、RDD、Shark/SparkSQL、機器學習、圖計算、實時流處理、Spark on Yarn、JobServer、Spark測試、Spark優(yōu)化等。Spark是第一個脫胎于該轉變的快速、通用分布式計算范式，并且很快流行起來。Spark使用函數(shù)式編程范式擴展了MapReduce模型以支持更多計算類型，可以涵蓋廣泛的工作流，這些工作流之前被實現(xiàn)為Hadoop之上的特殊系統(tǒng)。Spark使用內(nèi)存緩存來提升性能，因此進行交互式分析也足夠快速(就如同使用Python解釋器，與集群進行交互一樣)。緩存同時提升了迭代算法的性能，這使得Spark非常適合數(shù)據(jù)理論任務，特別是機器學習。