本书侧重讲解Spark MLlib模块。Spark MLlib是一种高效、快速、可扩展的分布式计算框架，实现了常用的机器学习，如聚类、分类、回归等算法。本文循序渐进，从Spark的基础知识、矩阵向量的基础知识开始，然后再讲解各种算法的理论知识，以及Spark源码实现和实例实战，帮助读者从基础到实践全面掌握Spark MLlib分布式机器学习。学习本书需要的基础知识包括：Spark基础入门、Scala入门、线性代数基础知识。本书面向的读者：Spark开发者、大数据工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、研究生和高年级本科生等。

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