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当今互联网已进入大数据时代，大数据技术已广泛应用于金融、医疗、教育、电信、政府等领域。各行各业每天都在产生大量的数据，数据计量单位已从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB，甚至是BB、NB、DB。预计未来几年，全球数据将呈爆炸式增长。谷歌、阿里巴巴、百度、京东等互联网公司都急需掌握大数据技术的人才，大数据相关人才出现了供不应求的状况。
Spark作为下一代大数据处理引擎，现已成为当今大数据领域非常活跃、高效的大数据计算平台，很多互联网公司都使用Spark来实现公司的核心业务，例如阿里的云计算平台、京东的推荐系统等，只要和海量数据相关的领域，都有Spark的身影。Spark提供了Java、Scala、Python和R的高级API，支持一组丰富的高级工具，包括使用SQL进行结构化数据处理的Spark SQL，用于机器学习的MLlib，用于图处理的GraphX，以及用于实时流处理的Spark Streaming。这些高级工具可以在同一个应用程序中无缝地组合，大大提高了开发效率，降低了开发难度。
本书基于Spark 2.4.x新版本编写，作为Spark的入门书，知识面比较广，涵盖当前整个Spark生态系统主流的大数据开发技术。本书内容丰富，以实操案例为主，理论为辅，一步一步手把手对常用的Spark离线计算以及实时计算等系统进行讲解。
全书共9章，第1章讲解Scala语言的基础知识，包括IDEA工具的使用等；第2章讲解Spark的主要组件、集群架构原理、集群环境搭建以及Spark应用程序的提交和运行；第3～9章讲解离线计算框架Spark RDD、Spark SQL和实时计算框架Kafka、Spark Streaming、Structured Streaming以及图计算框架GraphX等的基础知识、架构原理，同时包括常用的Shell命令、API操作、内核源码剖析，并通过多个实际案例讲解各个框架的具体应用以及与Hadoop生态系统框架Hive、HBase、Kafka的整合操作。
本书推荐的阅读方式是按照章节顺序从头到尾完成阅读，因为后面的很多章节是以前面的章节为基础的，而且这种一步一个脚印、由浅入深的方式将使你更加顺利地掌握Spark的开发技能。
学习本书时，首先学习第1章的Scala语言基础，在IDEA中编写Scala程序；然后学习第2章，掌握Spark的集群架构并搭建好Spark集群环境；接着依次学习第3～9章，学习每一章时先了解该章的基础知识和框架的架构原理，再进行Shell命令、API操作等实操练习，这样学习效果会更好。当书中的理论和实操知识都掌握后，可以举一反三，自己开发一个Spark应用程序，或者将所学知识运用到自己的编程项目上，也可以到各种在线论坛与其他Spark爱好者进行讨论，互帮互助。
为方便读者更好地使用本书，本书还提供了PPT课件和程序源码，读者扫描下述二维即可下载使用。如果下载有问题，请发邮件至bootsaga@126.com，邮件标题为：“Spark大数据分析实战”。
本书可作为Spark新手和大数据开发人员的学习用书，要求读者具备一定的Java、Linux、Hadoop基础，对于没有任何Spark基础的读者完全可以对照书中的步骤成功地搭建属于自己的Spark集群。通过对本书的学习，读者能够对Spark相关框架迅速理解并掌握，可以熟练使用Spark集成环境进行大数据项目的开发。
由于水平所限和工作繁忙，书中难免出现错误或不准确的地方，恳请读者批评指正。
张伟洋
2020年2月于青岛