"本书是一本针对Spark大数据分析平台的应用开发实践指南，旨在为读者提供一套完整的学习和实战路径，从而深入理解和掌握Spark的各个核心模块及其在实际项目中的应用。本书通过详细的项目导向学习方式，结合实际任务和案例分析，引导读者逐步掌握Spark应用开发的技术细节。 本书共8个项目，涵盖Spark的各个重要组件，包括认识Spark、Scala语法应用、Spark Core数据分析、Spark SQL结构化数据处理、Spark流式数据处理、Spark结构化流式处理、Spark机器学习应用、社交软件运营数据分析，逐步提升读者的技术水平和应用能力。每个项目由多个任务组成，通过任务提出、任务分析、知识准备、任务实现、任务总结、巩固练习和任务拓展的模块化结构，帮助读者系统化地掌握Spark应用开发的技术框架和核心概念。 本书适合作为高等学校本科数据科学与大数据技术专业教材，也适合作为高职本科、高职专科相关课程教材，还可以作为Spark开发初学者和中级开发人员的参考用书，帮助读者快速掌握Spark编程技术，提升在大数据分析和机器学习领域的实际能力。 "

李静，中山大学通信与信息系统专业硕士研究生，5年世界500强企业工作经历，截至目前，从事大数据相关课程教学工作8年，拥有丰富的教学经验，《Hadoop大数据平台搭建》省级精品在线课主持人；指导学生参加全国职业院校技能大赛“大数据技术与应用”赛项国赛三等奖；参与编写“大数据运维1+X等级证书（中级）教材，在大数据等级证书师资培训中担任主讲教师；在国内外核心期刊发表论文4篇，软件著作权5项。

前言 随着大数据时代的到来，数据处理和分析的需求日益增加，尤其是在分布式计算领域，Apache Spark作为一个高效、灵活的开源框架，已经成为大数据应用开发的主流工具之一。无论是批量数据处理、实时流数据分析，还是机器学习算法的应用，Spark都提供了强大的支持。 本书详细介绍了Spark 3版本的各个核心组件，涵盖从环境搭建到实际应用开发的整个过程，不仅探讨Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming和Spark MLlib等重要模块的基本概念与实现方法，还通过一系列具体项目和任务，帮助读者在实践中逐步深入理解这些技术，掌握如何高效地开发、优化和调试Spark应用。 本书特色 本书作为职业本科大数据工程技术专业的系列教材之一，以职业本科学生编程能力培养需求为导向，采用任务引领的教学模式，结合“世界职业院校技能大赛（大数据应用开发赛项）”涵盖的技术框架，通过一系列精心设计的项目任务，引导学生逐步掌握Spark编程的基本知识和技能。每个任务均包括以下几部分。  任务提出： 明确任务的背景和目标，让读者清楚学习的方向。  任务分析： 分析任务的具体需求，帮助读者理解任务的实现过程。  知识准备： 在实现任务之前，介绍完成任务所需的Spark核心技术，为读者打下扎实的理论基础。  任务实现： 通过详细的步骤和代码示例，帮助读者实现项目任务。  任务总结： 总结任务中的关键知识点，帮助读者回顾和巩固学习成果。  巩固练习： 提供相关练习题，帮...