我国提出新基建概念，要加快大数据中心、人工智能等新型基础设施的建设进度，这无疑需要更多的大数据人才。PySpark可以对大数据进行分布式处理，降低大数据学习门槛，本书正是一本PySpark入门教材，适合有一定Python基础的读者学习使用。
本书分为7章，第1章介绍大数据的基本概念、常用的大数据分析工具；第2章介绍Spark作为大数据处理的特点和算法；第3章介绍Spark实战环境的搭建，涉及Windows和Linux操作系统；第4章介绍如何灵活应用PySpark对数据进行操作；第5章介绍PySpark ETL处理，涉及PySpark读取数据、对数据进行统计分析等数据处理相关内容；第6章介绍PySpark如何利用MLlib库进行分布式机器学习（Titanic幸存者预测）；第7章介绍一个PySpark和Kafka结合的实时项目。
本书内容全面、示例丰富，可作为广大PySpark入门读者必备的参考书，同时能作为大中专院校师生的教学参考书，也可作为高等院校计算机及相关专业的大数据技术教材使用。
作者简介:
汪明，硕士，毕业于中国矿业大学，徐州软件协会副理事长，某创业公司合伙人。从事软件行业十余年，发表论文数十篇。著有图书《TypeScript实战》《Go并发编程实战》。
目录:
第1章 大数据时代 1
第2章 大数据的瑞士军刀——Spark 15
第3章 Spark实战环境设定 43
第4章 活用PySpark 119
第5章 PySpark ETL 实战 249
第6章 PySpark分布式机器学习 276
第7章 实战：PySpark Kafka实时项目 301
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