本书共分为四大部分：<br />基础篇（1～10章）介绍了Spark的用途、扩展、安装、运行模式、程序开发、编程模型、工作原理，以及SparkSQL、SparkStreaming、MLlib、GraphX、Bagel等重要的扩展；<br />实战篇（11～14）讲解了搜索结果的排序、个性化推荐系统、日志分析系统、自然语言处理、数据挖掘等方面的案例；<br />高级篇（15～18）则讲解了Spark的调度管理、存储管理、监控管理、性能优化、最佳实践以及重点算法的解读；<br />扩展篇（19～20）讲解了Sparkjob-server和Tachyon。

于俊，科大讯飞大数据专家，专注大数据Hadoop和spark平台；主要工作是大数据统计分析和机器学习算法工程实现。
向海，科大讯飞大数据专家，spark爱好者，专注于大数据领域，现从事基于spark的用户行为分析相关工作。
代其锋，百分点科技大数据架构师，专注于分布式系统架构；主要工作是负责公司底层基础平台的建设和spark技术的推广。
马海平，科大讯飞大数据高级研究员，专注于用机器学习做大数据商业变现；主要工作是数据挖掘算法研究和spam实现。