《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》根据最新技术版本，系统、全面、详细讲解Spark的各项功能使用、原理机制、技术细节、应用方法、性能优化，以及BDAS生态系统的相关技术。<br />作为一个基于内存计算的大数据并行计算框架，Spark不仅很好地解决了数据的实时处理问题，而且保证了高容错性和高可伸缩性。具体来讲，它有如下优势：<br />打造全栈多计算范式的高效数据流水线<br />轻量级快速处理<br />易于使用，支持多语言<br />与HDFS等存储层兼容<br />社区活跃度高<br />……<br />Spark已经在全球范围内广泛使用，无论是Intel、Yahoo!、Twitter、阿里巴巴、百度、腾讯等国际互联网巨头，还是一些尚处于成长期的小公司，都在使用Spark。本书作者结合自己在微软和IBM实践Spark的经历和经验，编写了这本书。站着初学者的角度，不仅系统、全面地讲解了Spark的各项功能及其使用方法，而且较深入地探讨了Spark的工作机制、运行原理以及BDAS生态系统中的其他技术，同时还有一些可供操作的案例，能让没有经验的读者迅速掌握Spark。更为重要的是，本书还对Spark的性能优化进行了探讨。

高彦杰　毕业于中国人民大学，就职于IBM，精通Hadoop相关技术，较早接触并使用Spark，对Spark应用开发、Spark系统的运维和测试比较熟悉，深度阅读了Spark的源代码，了解Spark的运行机制，擅长Spark的查询优化。