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当前，大数据的实时计算、分析和可视化是行业大数据应用真正落地的关键。为适应这一需求和趋势，开源组织Apache提出了基于Spark 分析和计算框架，其优点：
（1） 性能优越。框架中的Spark技术指内存计算：数据处理仅运行于系统内存中，避免以前的框架系统中的硬盘和内存频繁交换数据的时间消耗。另外，Spark框架为批处理（Spark Core）,交互式（Spark SQL），流式（Spark Streaming），机器学习（MLlib），图计算（Graphx）提供一个统一的数据处理平台，较早期的MapReduce有很大优势。
（2）有开发社区的积极支持。Spark目前在Github上安家落户，其迅速发展得益于开发者的不断壮大。目前至少有来自50多家机构的近千位开发者贡献代码，使得Spark社区成为当前最为活跃的大数据处理开发社区。
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1，《大数据不眠夜：Spark内核天机解密（共140讲）》：
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2，《Hadoop深入浅出实战经典》http://pan.baidu.com/s/1mgpfRPu
3，《Spark纯实战公益大讲坛》http://pan.baidu.com/s/1jGpNGwu
4，《Scala深入浅出实战经典》http://pan.baidu.com/s/1sjDWG25
5，《Docker公益大讲坛》http://pan.baidu.com/s/1kTpL8UF
6，《Spark亚太研究院Spark公益大讲堂》http://pan.baidu.com/s/1i30Ewsd
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