给这本书评了4.0全书结合 RDD 的使用方式介绍了非常多的处理细节，图表丰富，极大降低了读者理解门槛，是想深入了解 spark 不错的书籍。比较遗憾的是没有结合最新的 spark 版本介绍新进的变化。
给这本书评了5.0近年来，以 Apache Spark 为代表的大数据处理框架在学术界和工业界得到了广泛的使用。本书以 Apache Spark 框架为核心，总结了大数据处理框架的基础知识、核心理论、典型的 Spark 应用，以及相关的性能和可靠性问题。本书分 9 章，主要包含四部分内容。
给这本书评了5.0必须满分，技术原理类书籍应该向本书看齐
给这本书评了5.0美团大佬推荐起初是美团技术团队内部推荐的 spark internals 学习资料，后来转到这本书上的。《大数据处理框架 Apache Spark 设计与实现》是一本非常实用的技术书籍，深入探讨了 Spark 的设计与实现原理。本书首先介绍了 Spark 的背景和发展历程，然后详细讲解了 Spark 的核心组件和架构。接着，本书深入探讨了 Spark 的分布式计算模型和数据处理机制，并结合实际案例阐述了如何使用 Spark 进行大规模数据处理。此外，本书还介绍了 Spark 的优化技巧和调试方法，对于提高 Spark 应用的性能和稳定性具有很大的帮助。总之，本书对于想要深入了解 Spark 原理和实践的读者来说是一本不可多得的好书。讲了为何这样设计 让读者了解原理
电子书大数据处理框架Apache Spark设计与实现
近年来，以Apache Spark为代表的大数据处理框架在学术界和工业界得到了广泛的使用。本书以Apache Spark框架为核心，总结了大数据处理框架的基础知识、核心理论、典型的Spark应用，以及相关的性能和可靠性问题。 本书分9章，主要包含四部分内容。第一部分，大数据处理框架的基础知识（第1～2章）：介绍大数据处理框架的基本概念、系统架构、编程模型、相关的研究工作，并以一个典型的Spark应用为例概述Spark应用的执行流程。第二部分，Spark大数据处理框架的核心理论（第3～4章）：介绍Spark框架将应用程序转化为逻辑处理流程，进而转化为可并行执行的物理执行计划的一般过程及方法。第三部分，典型的Spark应用（第5章）：介绍迭代型的Spark机器学习应用和图计算应用。第四部分，大数据处理框架性能和可靠性保障机制（第6～9章）：介绍Spark框架的Shuffle机制、数据缓存机制、错误容忍机制、内存管理机制等。
