近年來，智能設備和智能應用迅猛發(fā)展，極大地方便了人們的工作和日常生活，同時，也產生了大量的數據。這些應用和服務的成功得益于大數據和日益完善的實時分析技術。大數據實時分析技術的出現，可以對這些數據進行快速的分析，讓決策者能夠迅速地把握用戶的關鍵需求，并能夠及時響應用戶的需求變化。未來幾年，將有數以億計的智能設備接人互聯網，從智能手機、臺式機、汽車到智能家居，都會接入互聯網。未來的數據分析將對實時性要求越來越高。
　　針對大數據的迅猛發(fā)展，本書結合實際應用案例，選用高性能的Spark技術作為大數據實時分析的工具，介紹了實時大數據分析的實現過程，為讀者提供了快速安裝、搭建大數據分析集群和進行實時數據分析所需的技術。
　　本書采用項目驅動的編寫方式，精心設計了6個項目，覆蓋了Spark大數據實時分析技術所涉及的基礎技術介紹、集群搭建，以及日志服務器搭建等知識技能點。書中深入淺出地介紹了Spark技術的基本原理、集群的構建與安裝、基于Yam的Spark集群搭建、Spark日志服務器的搭建、Kafka集群的構建與安裝，并通過案例對Kafka集群進行了測試。具體內容為：
　　項目一從數據存儲技術、分析技術、批數據和實時數據等數據分析背景知識人手，介紹了實時數據處理的價值、Spark實時數據分析技術。
　　項目二通過具體的案例操作，詳細介紹了Spark集群規(guī)劃、安裝準備、集群搭建、驗證及客戶端應用的搭建。
　　項目三通過案例介紹了基于Yarn的Spark集群的搭建、配置和驗證的方法。
　　項目四介紹了Spark日志服務器的配置及驗證日志服務器的方法。
　　項目五和項目六通過案例介紹了集群搭建、集群規(guī)劃、安裝配置，并對Kafka集群進行了測試。
　　本書由重慶電子工程職業(yè)學院付雯、聶強擔任主編，重慶電子工程職業(yè)學院武春嶺、李俊翰、王寧憶、李清蓮、譚博文及濰坊職業(yè)學院鄭偉擔任副主編，來自重慶課外島科技發(fā)展有限公司的文紅亞高級工程師也參與了本書的部分編寫工作。