6.2.5　在Spark中使用DynamoDB202
6.2.6　其他NoSQL平台204
6.3　本章小结204
第7章　使用Spark处理流数据与消息207
7.1　Spark Streaming简介207
7.1.1　Spark Streaming架构208
7.1.2　DStream简介209
7.1.3　练习：Spark Streaming入门216
7.1.4　状态操作217
7.1.5　滑动窗口操作219
7.2　结构化流处理221
7.2.1　结构化流处理数据源222
7.2.2　结构化流处理的数据输出池223
7.2.3　输出模式224
7.2.4　结构化流处理操作225
7.3　在Spark中使用消息系统226
7.3.1　Apache Kafka227
7.3.2　练习：在Spark中使用Kafka232
7.3.3　亚马逊Kinesis235
7.4　本章小结238
第8章　Spark数据科学与机器学习简介241
8.1　Spark与R语言241
8.1.1　R语言简介242
8.1.2　通过R语言使用Spark248
8.1.3　练习：在RStudio中使用SparkR255
8.2　Spark机器学习257
8.2.1　机器学习基础257
8.2.2　使用Spark MLlib进行机器学习260
8.2.3　练习：使用Spark MLlib实现推荐器265
8.2.4　使用Spark ML进行机器学习269
8.3　利用笔记本使用Spark273
8.3.1　利用Jupyter（IPython）笔记本使用Spark273
8.3.2　利用Apache Zeppelin笔记本使用Spark276
8.4　本章小结277


Contents
I: Spark Foundations
1 Introducing Big Data, Hadoop, and Spark 3
Introduction to

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