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           不需任何基础，带您无痛入门Spark，内容包括Spark集群的构建、Spark架构设计、RDD、Shark/SparkSQL、机器学习、图计算、实时流处理、Spark on Yarn、JobServer、Spark测试、Spark优化等。Spark是第一个脱胎于该转变的快速、通用分布式计算范式，并且很快流行起来。Spark使用函数式编程范式扩展了MapReduce模型以支持更多计算类型，可以涵盖广泛的工作流，这些工作流之前被实现为Hadoop之上的特殊系统。Spark使用内存缓存来提升性能，因此进行交互式分析也足够快速(就如同使用Python解释器，与集群进行交互一样)。缓存同时提升了迭代算法的性能，这使得Spark非常适合数据理论任务，特别是机器学习。