书中第1章首先通过介绍Spark的生态系统和RDD编程模型，使读者能够快速的对Spark技术的生态环境以及对Spark的RDD编程模型有个非常直观的了解。第2章，首先介绍了Spark应用的两种部署模式；然后在应用部署模式基础上，开始Spark实战的案例与解析，通过提供一个完整的基础案例，使读者了解一个Spark应用的大致处理流程；接着对实战中的重点部分，结合源码分析、监控日志分析等深入解析了Spark运行机制、DAG图等关键内容；后给出Spark开发者常用的应用程序构建案例与分析，以及调试环境搭建的案例与应用调试的案例。第3章重点针对SparkSQL子模块进行实战，首先概要分析了Spark1.3版本中引入的DataFrame，然后基于DataFrame编程模型给出一个完整的基础案例与解析，接着也是针对实战中的难度、重点部分，给予了更丰富的案例与深入地分析，后，重点关注Spark1.3版本中DataFrame当前支持的各种数据源，并给出各种数据源基础上的案例与分析，数据源包括各种结构化数据文件、Hive表、外部数据库或现有的RDD。第4章针对流处理进行实战，首先分析流处理中的关键点和难度，并通过实例进行深入解析。然后针对各种数据源的情景，给出由浅入深的实战案例与解析，并结合部分源码，分析流处理的性能调优等，并给出实例与分析。第5章针对著名的分布式内存存储系统Tachyon进行实战，并对实战案例进行分析，内容包括从Tachyon集群部署的案例与分析、Tachyon集群配置的案例与分析等，后关注Tachyon对Spark应用的性能调优的影响，给出实战案例及其深入解析。第6章通过大约30个动手实践的案例循序渐进地展示SparkGraphX框架方方面面的功能和使用方法，并对SparkGraphX的源码进行解析，并用综合实战案例巩固知识；第7章从快速入门机器学习开始，详细解析MLlib框架，通过对线性回归、聚类、协同过滤的算法解析、源码解析和案例实战，循序渐进地揭秘MLLib，后通过对MLlib中BasicStatics、朴素贝叶斯算法、决策树的解析和实战，进一步提升掌握Spark机器学习的技能。

第1章Spark简介
1.1什么是Spark
1.2Spark生态圈
1.2.1伯克利数据分析协议栈
1.2.2Spark开源社区发展
1.3RDD编程模型
1.3.1RDD抽象概念
1.3.2RDD的操作
1.3.3RDD的依赖关系
1.3.4一个典型的DAG示意图
第2章Spark RDD实践案例与解析
2.1Spark应用程序部署
2.1.1Spark应用的基本概念
2.1.2应用程序的部署方式
2.2RDD数据的输入、处理、输出的基本案例与解析
2.2.1集群环境的搭建
2.2.2交互式工具的启动
2.2.3文本数据的ETL案例实践与解析
2.2.4文本数据的初步统计案例实践与解析
2.2.5文本数据统计结果的持久化案例实践与解析
2.2.6RDD的Lineage关系的案例与源码解析
2.2.7RDD的持久化案例与解析
2.2.8RDD的构建案例与解析
2.2.9分区数设置的案例与源码解析
2.3RDD API的应用案例与解析
2.3.1如何查找RDD API的隐式转换
2.3.2RDD\[T\]的分区相关的API
2.3.3RDD\[T\]常用的聚合API
2.3.4DoubleRDDFunctions(self:RDD\[Double\])常用的API
2.3.5PairRDDFunctions［K,V］聚合相关的API
2.3.6RDD相互间操作的API
2.3.7PairRDDFunctions［K,V］间的相关API
2.3.8OrderedRDDFunctions［K,V,P<:Product2［K,V］］常用的API
2.4Spark应用程序构建
2.4.1基于SBT构建Spark应用程序的实例
2.4.2基于IDEA构建Spark应用程序的实例
2.4.3Spark提交应用的调试实例
2.5移动互联网数据分析案例与解析
2.5.1移动互联网数据的准备
2.5.2移动互联网数据分析与解析
2.6Spark RDD实践中的常见问题与解答
第3章Spark SQL实践案例与解析
3.1Spark SQL概述
3.2DataFrame处理的案例与解析
3.2.1DataFrame编程模型
3.2.2DataFrame基本操作案例与解析
3.2.3DataFrame与RDD之间的转换案例与解析
3.2.4缓存表（列式存储）的案例与解析
3.2.5DataFrame API的应用案例与分析
3.3Spark SQL处理各种数据源的案例与解析
3.3.1通用的加载/保存功能的案例与解析
3.3.2Parquet文件处理的案例与解析
3.3.3JSON数据集操作的案例与解析
3.3.4操作Hive表的案例与解析
3.3.5使用JDBC 操作其他数据库的案例与解析
3.3.6集成Hive数据仓库的案例与解析
3.4基于Hive的人力资源系统数据处理案例与解析
3.4.1人力资源系统的数据库与表的构建
3.4.2人力资源系统的数据的加载
3.4.3人力资源系统的数据的查询
第4章Spark Streaming实践案例与解析
4.1Spark Streaming概述
4.2Spark Streaming基础概念
4.3企业信息实时处理的案例与解析
4.3.1处理TCP数据源的案例与解析
4.3.2处理HDFS文件数据源的案例与解析
4.3.3处理Kafka数据源的准备工作
4.3.4基于Receiver读取Kafka数据的案例与解析
4.3.5直接读取（无Receiver）Kafka数据的案例与解析
4.3.6处理Flume数据源的实践准备
4.3.7基于Flume风格的推送数据案例与解析
4.3.8定制FlumeSink的拉取数据案例与解析
4.4性能调优
4.4.1减少批处理的时间
4.4.2设置正确的批间隔
4.4.3内存调优
第5章Tachyon实践案例与解析
5.1Tachyon概述
5.2重新编译部署包
5.2.1重新编译Tachyon的部署包
5.2.2重新编译Spark的部署包
5.3Tachyon部署的案例与解析
5.3.1单机模式部署的案例与解析
5.3.2集群模式部署的案例与解析
5.3.3集群Master容错部署的案例与解析
5.4Tachyon配置的案例与解析
5.4.1底层存储系统的配置案例与解析
5.4.2配置属性与解析
5.5命令行接口的案例与解析
5.5.1命令行接口的说明
5.5.2命令行接口的案例实践与解析
5.6同步底层文件系统的案例与解析
5.6.1同步HDFS底层文件系统的案例与解析
5.6.2同步本地底层文件系统的案例与解析
5.7基于Tachyon运行的案例与解析
5.7.1基于Tachyon运行Spark的案例与解析
5.7.2基于Tachyon运行Hadoop MR的案例与解析
附录Spark 1.4版本新特性