多位专家联袂推荐，360大数据专家撰写，基于Spark 2.1.0剖析架构与实现精髓。细化到方法级，提炼出多个流程图，立体呈现架构、环境、调度、存储、计算、部署、API七大核心设计。本书一共有10章内容，主要包括以下部分。
准备部分（第1～2章）：简单介绍了Spark的环境搭建和基本原理。本部分通过详尽的描述，有效降低了读者进入Spark世界的门槛，同时能对Spark背景知识及整体设计有宏观的认识。
基础部分（第3～5章）：介绍Spark的基础设施（包括配置、RPC、度量等）、SparkContext的初始化、Spark执行所需要的环境等内容。经过此部分的学习，将能够对RPC框架的设计、执行环境的功能有深入的理解，这也是对核心内容了解的前提。
核心部分（第6～9章）：为Spark最核心的部分，包括存储体系、调度系统、计算引擎、部署模式等。通过本部分的学习，读者将充分了解Spark的数据处理体系细节，能够对Spark核心功能进行扩展、性能优化以及对线上问题进行精准排查。
API部分（第10章）：这部分主要对Spark的新老API进行对比，对新API进行简单介绍。

Learn how to use, deploy, and maintain Apache Spark with this comprehensive guide, written by the creators of the open-source cluster-computing framework. With an emphasis on improvements and new features in Spark 2.0, authors Bill Chambers and Matei Zaharia break down Spark topics into distinct sections, each with unique goals.
You’ll explore the basic operations and common functions of Spark’s structured APIs, as well as Structured Streaming, a new high-level API for building end-to-end streaming applications. Developers and system administrators will learn the fundamentals of monitoring, tuning, and debugging Spark, and explore machine learning techniques and scenarios for employing MLlib, Spark’s scalable machine-learning library.