本书基于Spark 3.2.x版本，从Spark核心编程语言Scala讲起，涵盖了当前整个Spark生态系统主流的大数据开发技术。全书共9章，第1章讲解了Scala语言的基础知识，包括IDEA工具的使用等；第2章讲解了Spark的主要组件、集群架构原理、集群环境搭建以及Spark应用程序的提交和运行；第3～9章讲解了离线计算框架Spark RDD、Spark SQL和实时计算框架Kafka、Spark Streaming、Structured Streaming以及图计算框架GraphX等的基础知识、架构原理，同时包括常用Shell命令、API操作、内核源码剖析，并通过多个实际案例讲解各个框架的具体应用以及与Hadoop生态系统框架Hive、HBase、Kafka的整合操作。 本书通俗易懂，案例丰富，注重实操，适合Spark新手和大数据开发人员阅读，也可作为培训机构和高校大数据及相关专业的教学用书。