前言


党的二十大指出“实践没有止境，理论创新也没有止境”。随着互联网技术的快速发展，各种数字设备、传感器、物联网设备等在全球范围内产生了海量的数据。这些数据以几何速度爆发性增长，给传统的数据处理方式带来了前所未有的挑战。如何满足大规模数据处理的需求，成为了一个热门的研究课题，基于这种需求，人们需要新的技术来处理海量数据。
Spark提供了快速、通用、可扩展的大数据处理分析引擎，有效地解决了海量数据的分析、处理问题，因此基于Spark的各种大数据技术得到了广泛应用和普及。自Spark项目问世以来，Spark生态系统不断壮大，越来越多的大数据技术基于Spark进行开发和应用，在国内外各企业中得到了广泛应用，对于要往大数据方向发展的读者而言，学习Spark是一个不错的选择。
在开发Spark程序的过程中，选择合适的编程语言对于提高开发效率和代码质量至关重要。虽然Spark支持多种编程语言，包括Java、Scala和Python，但是Python语言在Spark开发中的应用越来越受欢迎。其原因在于Python语言在大数据和机器学习领域有着广泛的应用。许多机器学习框架和库，如Scikitlearn、TensorFlow和PyTorch，都提供了Python的API。因此，使用Python语言开发Spark程序可以更方便地整合大数据处理和机器学习任务，使得开发者能够更轻松地构建复杂的数据处理和分析流水线。
本书基于Spark 3.x和Python 3.x，循序渐进地介绍了Spark的相关知识以及Spark生态体系一些常用的组件和开源大数据项目。本书共8章，具体如下。
 第1章主要介绍什么是Spark，以及不同模式部署Spark的方式，并通过PySpark和PyCharm开发Spark程序。
 第2、3章主要讲解如何使用Spark的两个组件Spark RDD和Spark SQL进行数据处理，并利用这两个组件操作不同的数据源。
 第4章主要讲解如何使用Spark Streaming对数据进行实时处理。
 第5章主要介绍Spark生态体系常用开源大数据项目的原理和使用，并利用Kafka实现消息的生产和消费。
 第6、7章主要讲解如何使用Spark的两个组件Structured Streaming和Spark MLlib，并利用这两个组件实现实时处理和通过模型推荐数据。
 第8章通过一个完整的实战项目，让读者能够灵活地运用Spark及其生态系统的开源大数据项目，具备开发简单项目的能力。
在学习过程中，如果读者在理解知识点的过程中遇到困难，建议不要纠结于某个地方，可以先往后学习。通常来讲，通过逐渐深入的学习，前面不懂和疑惑的知识点也就能够理解了。在学习编程和部署环境的过程中，一定要多动手实践，如果在实践的过程中遇到问题，建议多思考，厘清思路，认真分析问题发生的原因，并在问题解决后及时总结。
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致谢
本书的编写和整理工作由江苏传智播客教育科技股份有限公司完成。全体编写人员在编写过程中付出了辛勤的汗水，此外，还有很多人员参与了本书的试读工作并给出了宝贵的建议，在此向大家表示由衷的感谢。
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黑马程序员
2025年1月于北京