Spark是继Hadoop之后的新一代大数据分布式处理框架，在许多方面都弥补了Hadoop的不足，比如在进行批处理时更加高效，并有更低的延迟。
今天整理了一些比较适合新手入门Spark的技术书籍，对Spark技术感兴趣想要学习的同学可以做个参考。
1.大数据技术丛书:Spark快速数据处理
内容浅显易懂，极其适合入门。从实用角度系统讲解Spark的数据处理工具及使用方法，手把手教你充分利用Spark提供的各种功能，快速编写高效分布式程序。
2.Spark大数据处理：技术、应用与性能优化
作者结合自己在微软和IBM的实践经验和对Spark源代码的研究撰写而成。首先从技术层面讲解了Spark的体系结构、工作机制、安装与部署、开发环境搭建、计算模型、Benchmark、BDAS等内容；然后从应用角度讲解了一些简单的、有代表性的案例；最后对Spark的性能优化进行了探讨。
3.大数据Spark企业级实战
完全从企业处理大数据业务场景的角度出发，完全基于实战代码来组织内容，从零起步，不许任何基础，完全无痛地掌握Spark大数据处理实战技术。
4.Spark大数据处理技术
首部全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的技术书籍俯览未来大局，不失精细剖析，呈现一个现代大数据框架的架构原理和实现细节透彻讲解Spark原理和架构，以及部署模式、调度框架、存储管理及应用监控等重要模块Spark生态圈深度检阅：SQL处理Shark和Spark SQL、流式处理Spark Streaming、图计算Graphx及内存文件系统Tachyon。
最后推荐一个实验楼原创制作的Spark 大数据动手实验课程，免去Spark环境的搭建，直接动手完成15个Spark大数据实验，带你走进Spark的技术世界。
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