《大数据分析：Spark与Hadoop实战》是2016年由Packt出版的一本专业书籍，重点探讨如何利用Apache Spark和Hadoop进行高效的数据分析。该书详细介绍了这两个重要工具的核心概念、架构及其实际应用，帮助读者掌握大数据处理的前沿技术。Spark作为快速、通用且可扩展的大数据处理框架，提供了内存计算能力，极大地提升了数据处理速度。书中涵盖了Spark的主要组件如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX，以及如何使用Scala、Java或Python API编写Spark程序。而Hadoop则作为分布式存储和计算的基础平台，由HDFS和MapReduce组成，为大规模数据提供高容错性的分布式存储和支持大规模数据的并行处理。书中详细介绍了Hadoop生态系统，包括YARN、HBase、Hive和Oozie等工具。该书从数据存储与准备、Spark与Hadoop集成、实时数据分析、大数据处理与分析、机器学习与数据挖掘、性能优化以及案例研究等多个方面深入讲解了如何有效利用Spark和Hadoop进行大数据处理。