本书描述了如何使用Spark架构进行大数据分析，包含了大规模数据处理、机器学习、图分析、高速数据流处理。

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大数据spark搭建，spark安装包

spark-3.2.1 安装包 集成 hadoop2.7 只将原安装包再压缩为Zip

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项目一Spark离线处理 本项目来源于企业级电商网站的大数据统计分析平台，该平台以?Spark 框架为核心，对电商网站的日志进行离线和实时分析。? 该大数据分析平台对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行分析，根据平台统计出来的数据，辅助公司中的?PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。?本项目使用了?Spark 技术生态栈中最常用的三个技术框架，Spark Core、Spark SQL 和?Spark Streaming，进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括用户访问?session 分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告流量实时统计?4 个业务模块。通过合理的将实际业务模块进行技术整合与改造，该项目几乎完全涵盖了?Spark Core、Spark SQL 和?Spark Streaming 这三个技术框架中大部分的功能点、知识点，学员对于?Spark 技术框架的理解将会在本项目中得

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Spark是当今大数据领域最活跃、最热门、高效的大数据通用计算平台，是Apache软件基金会下所有开源项目中三大开源项目之一。 　　在“One Stack to rule them all”理念的指引下，Spark基于RDD成功地构建起了大数据处理的一体化解决方案，将MapReduce、Streaming、SQL、Machine Learning、Graph Processing等大数据计算模型统一到一个技术堆栈中，开发者使用一致的API操作Spark中的所有功能；更为重要的是Spark的Spark SQL、MLLib、GraphX、Spark Streaming等四大子框架之间可以在内存中完美的无缝集成并可以互相操作彼此的数据，这不仅打造了Spark在当今大数据计算领域其他任何计算框架都无可匹敌的优势，更使得Spark正在加速成为大数据处理中心的计算平台。 　　《大数据Spark企业级实战》详细解析了企业级Spark开发所需的几乎所有技术内容，涵盖Spark的架构设计、Spark的集群搭建、Spark内核的解析、Spark SQL、MLLib、GraphX、Spark Streaming、Tachyon、SparkR、Spark多语言编程、Spark常见问题及调优等，并且结合Spark源码细致的解析了Spark内核和四大子框架，最后在附录中提供了的Spark的开发语言Scala快速入门实战内容，学习完此书即可胜任绝大多数的企业级Spark开发需要。 　　《大数据Spark企业级实战》从零起步，完全从企业处理大数据业务场景的角度出发，基于实战代码来组织内容，对于一名大数据爱好者来说，《大数据Spark企业级实战》内容可以帮助您一站式地完成从零起步到进行Spark企业级开发所需要的全部核心内容和实战需要。