Learning Apache Spark 2实战指南

大数据的世界里，Apache Spark是个绕不开的狠角色。《Learning Apache Spark 2》这本书算是入门和进阶的不错搭档，不光讲基础，还带你做项目，像推荐系统、客户流失预测这种都能实战一把。

Spark SQL、Streaming、MLlib、GraphX这些核心组件的使用讲得比较细，连怎么装在YARN、Mesos上都交代得清清楚楚。API 用法、文件格式支持（像Parquet、Hive），都有涉及，读起来不会太闷，讲得也挺生活化。

对你这种写前端但开始摸大数据的开发者来说，了解一下Spark 和大数据流程，以后遇上数据流、实时推荐啥的，也不至于一脸懵。哦对了，书里还有SparkR相关内容，R 的那一套数据逻辑也能顺便补补。

作者是行业老兵，经历够丰富，写的内容比较接地气，不是那种光讲理论的书。如果你想从实际场景出发搞清楚 Spark 能干啥，这本书还蛮适合的。

如果你对类似技术也感兴趣，可以看看这些扩展资料：Spark 快速大数据技术、Apache Spark 2.3.0 详解、Flink 实时，都有参考价值。

小提醒：Spark 虽然强，但坑也不少，尤其在集群部署和调优这块，建议配合文档和社区经验一起搞，效率更高。