本书是使用Spark进行大规模数据分析的实战宝典，由知名数据科学家撰写。本书在靠前版的基础上，针对Spark近年来的发展，对样例代码和所使用的资料进行了大量更新。新版Spark使用了全新的核心API，MLlib和Spark SQL两个子项目也发生了较大变化，本书为关注Spark发展趋势的读者提供了与时俱进的资料，例如Dataset和DataFrame的使用，以及与DataFrame API高度集成的Spark ML API。
近年来，流处理变得越来越流行。作为高度创新的开源流处理器，Flink拥有诸多优势，包括容错性、高吞吐、低延迟，以及同时支持流处理和批处理的能力。本书分为6章，侧重于介绍Flink的核心设计理念、功能和用途，内容涉及事件时间和处理时间、窗口和水印机制、检查点机制、性能测评，以及Flink如何实现批处理。本书面向有兴趣学习如何分析大规模流数据的读者。
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本书是使用Spark进行大规模数据分析的实战宝典，由知名数据科学家撰写。本书在靠前版的基础上，针对Spark近年来的发展，对样例代码和所使用的资料进行了大量更新。新版Spark使用了全新的核心API，MLlib和SparkSQL两个子项目也发生了较大变化，本书为关注Spark发展趋势的读者提供了与时俱进的资料，例如Dataset和DataFrame的使用，以及与DataFrameAPI高度集成的SparkMLAPI。
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