《Apache Spark 中文實戰攻略》重磅來襲！
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《Apache Spark 中文實戰攻略》上下兩冊電子書重磅來襲，本書集結國内外頂級大廠技術專家，彙集多年實戰經驗，帶你走進全球頂級開源社群之一 Apache Spark，探秘時下最流行的開源分布式記憶體式大資料處理引擎。
《Apache Spark 中文實戰攻略（上冊）》—— 讓你的資料處理更簡單！Spark+AI Summit 2020 中文精華版峰會全新收錄！Apache Spark 3.0 性能優化與基礎實戰一書看遍！
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關于 Apache Spark
Apache Spark是快速、易于使用的架構，允許你解決各種複雜的資料問題，無論是半結構化、結構化、流式，或機器學習、資料科學。它也已經成為大資料方面最大的開源社群之一，擁有來自250多個組織的超過1000個貢獻者，以及遍布全球570多個地方的超過30萬個Spark Meetup社群成員。
精彩導讀
Apache Spark 3.0：十年回顧，展望未來
Spark 3.0是Spark有史以來最大的Release，共包含3400多個patch，幾乎一半的patch都屬于Spark SQL。Spark SQL 的優化不僅服務于SQL language，還服務于機器學習、流計算和Dataframes等計算任務，這使得社群對Spark SQL的投 入非常大。此外，Spark團隊還付出了大量努力使Spark 2.0的使用者友善地更新到3.0。
今年是Spark釋出的第十年，回顧Spark如何一步步發展到今天，其發展過程所積累的經 驗，以及這些經驗對Spark未來發展的啟發，對Spark大有脾益。Databricks Spark研發部主管李潇帶來了《Apache Spark 3.0簡 介:回顧過去的十年，并展望未來》的全面解析，為大家介紹了Spark的起源、發展過程及最新進 展，同時展望了Spark的未來。
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資料湖：資料工程師的得力助手
相信作為一個資料工程師，心中都有這麼一個理想的工具:
- 可以持續不斷地對各種各樣的資料源進行增量處理;
- 批流合一;
- 處理速率高效，智能化生成報表。
Databricks開源組技術主管範文臣從資料工程師的角度出發向大家介紹了Delta Lake
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實時數倉，快速建構Near-RealTime的Data Pipeline.
當離線的同步方案已經不能滿足業務需求，現有離線任務基本都是動辄幾百行SQL，邏輯複雜，核桃程式設計資料架構師盧聖剛分享了核桃程式設計應用EMR建設 Delta Lake 實時數倉的實踐。
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SQL性能改進：不斷進化
從spark 2.4開始，大概有超過 一年半的時間。對于一個比較活躍的開源項目來說，這個時間是非常長的。是以裡面包含了大量的 這種功能增強，性能優化，等各方面的新的feature在裡面。大概超過50%的相關的issue都是和 SQL相關的。阿裡巴巴進階技術專家李呈祥為大家帶來Apache Spark 3.0中的SQL性能改進概覽的介紹。
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