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1，深入解析spark内核架构设计与实现原理 怎么样

大数据处理的经典书籍。以源码为基础，深入分析Spark内核的设计理念和架构实现，系统讲解各个核心模块的实现，为性能调优、二次开发和系统运维提供理论支持。

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2，hadoop spark 大数据巨量分析与机器学习整合开发实战 这本书怎么

不行啊，现在已经spark2.0了
可以去大讲台看看，站内有大数据Hadoop教程、Spark教程视频等等，希望可以帮助到你再看看别人怎么说的。

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3，spark大数据分析实战 这本书怎么样

大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似
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4，科普SparkSpark是什么如何使用Spark

同问。。。
一般来讲，对于陌生的名词，大家的第一个反应都是“What is it？”。 RDD是Spark的核心内容，在Spark的官方文档中解释如下：RDD is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel。由此可见，其中有两个关键词：fault-tolerant & in parallel。首先，容错性是RDD的一个重要特性；其次，它是并行计算的数据。

5，用Spark做数据分析是怎样一种体验

数据科学家为了回答一个问题或进行深入研究，会使用相关的技术分析数据。通常，他们的工作包含特殊的分析，所以他们使用交互式shell，以使得他们能在最短的时间内看到查询结果和代码片段。Spark的速度和简单的API接口很好地符合这个目标，它的内建库意味着很多算法可以随时使用。　　Spark通过若干组件支持不同的数据科学任务。Spark shell使得用Python或Scala进行交互式数据分析变得简单。Spark SQL也有一个独立的SQL shell，可以用SQL进行数据分析，也可以在Spark程序中或Spark shell中使用Spark SQL。MLlib库支持机器学习和数据分析。而且，支持调用外部的MATLAB或R语言编写的程序。Spark使得数据科学家可以用R或Pandas等工具处理包含大量数据的问题。　　有时，经过初始的数据处理阶段后，数据科学家的工作将被产品化，扩展，加固（容错性），进而成为一个生产数据处理应用，作为商业应用的一个组件。例如，一个数据科学家的研究成果可能会产生一个产品推荐系统，集成到一个web应用上，用来向用户生成产品建议。通常由另外的人员（如工程师）对数据科学家的工作进行产品化。　　这个的话，先要了解下当下比较火的大数据，ITjob官网上有大数据和Spark的文章和帖子，如果觉得回答的不够详细，可以自己再去了解下。也可以去专业的贴吧和博客寻找下答案。

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