全面、深入地总结资深工程师多年大数据项目实战经验
理论结合实践，由浅入深地展现Spark性能优化的核心技术
实用性强：不但介绍理论知识，而且结合350多个示例和多个实战案例解析Spark性能优化的核心技术与应用，帮助读者更好地实施优化策略。
适用面广：无论是Spark性能优化初学者，还是开发人员、数据工程师和数据科学家等从业人员，都可以从本书中获得需要的知识和技能。
前瞻性强：基于Spark的新版本写作，不但介绍其新特性，而且介绍其集成Hadoop、Kafka和Elasticsearch使用时的性能优化方法。
讲解深入：对Spark性能优化的核心技术与工作原理进行深入讲解，以便让读者能够理解Spark的内部结构和运行机制，从而更有效地对其性能进行优化。
本书赞誉
曾有幸与作者共同参与过大数据领域相关工程的实施，作者对技术的研究与探索给我留下了深刻的印象。如今他将多年的经验进行总结与分享，相信能够给大数据领域的各位同仁带来帮助。本书结合常见的应用场景，系统地梳理了Spark性能优化所需要的核心技术，给出了清晰的解决思路，并在讲解的过程中辅以实践案例，从而帮助读者更好地理解。本书内容丰富，结构清晰，分析透彻，可帮助读者系统地学习Spark性能优化技术，也可作为技术手册供读者随时查阅和参考，相信广大读者一定能够从中受益。
——中国农业银行研发中心资深设计师 庞浩然
我曾有幸与本书作者并肩工作，他对技术的执着追求和不懈创新精神深深地影响了周围的同事。在如今这个数据为王的时代，Apache Spark在大数据领域的地位无可撼动，特别是面对大规模数据处理时的性能优化问题，它更是具有很大的优势。本书以通俗易懂的语言深入剖析Spark的底层逻辑，详细解读数据架构，并结合精心挑选的代码示例和实际应用案例，从Spark的底层架构和业务应用层面，为读者展示如何全方位地进行性能优化。无论你是大数据处理领域的学术研究人员，还是一线从业人员，本书都能对你学习和研究Spark性能优化提供很大的价值。
——京东集团资深算法技术专家 李虎
本书作者深耕大数据行业多年，造诣颇深。拜读他写的这本书，令人耳目一新。作者对Spark的各种优化技术和策略进行了详细讲解，引导读者从多方面理解Spark性能优化，帮助他们提升不同应用场景的Spark运行效率，从而突破工作中遇到的性能瓶颈，获得良好的性能表现。同时，作者总结了自己多年从事大数据工作积累的丰富的实战经验，并通过精选案例带领读者动手实践，从而加深读者的理解，提高他们的实战水平。可以说，本书既是一部学习Spark性能优化的佳作，也是一部不可多得的实用工具书，推荐给大数据技术爱好者阅读，相信会获益颇丰。
——庸沐康美科技CEO/博士 杨汉军
