Ａｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋの仕組みとビッグデータ向けの大規模処理とＭＬ開発を徹底解説本書は、ビッグデータを主な対象としたデータ分析フレームワークであるＡｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋ、ｍｌｆｌｏｗ、ｄｅｌｔａ　ｌａｋｅの中級入門書です。「動かしてみる」だけではなく、どのような仕組みになっているのか、どうすれば効率的な実装が行えるかまで踏み込みつつ、データＡＩの実装者がＡｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋ、ＭＬｆｌｏｗ　およびｄｅｌｔａ　ｌａｋｅを使いこなすための解説を行います。本書では、単純なデータ分析と複雑なデータ分析を実行し、どのように機械学習アルゴリズムを採用していくか、解説していきます。Ａｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋの導入から解説をはじめ、Ｓｐａｒｋ　ＳＱＬとデータフレーム、データセットを紹介していきます。そこから、Ａｐａｃｈｅ　Ｓｐａｒｋを利用した実践的な機械学習の方法を解説していきます。本書での学習を通じて、次のことが学習できます。・Ｐｙｔｈｏｎ、ＳＱＬ、Ｓｃａｌａ、またはＪａｖａの高レベルの構造化ＡＰＩの学習・Ｓｐａｒｋ　の操作とＳＱＬエンジンの理解・Ｓｐａｒｋ　構成とＳｐａｒｋ　ＵＩを使用したＳｐａｒｋ操作の検査、調整、デバッグ・ＪＳＯＮ、Ｐａｒｑｕｅｔ、ＣＳＶ、Ａｖｒｏ、ＯＲＣ、Ｈｉｖｅ、Ｓ３、またはＫａｆｋａといったデータソースへの接続・構造化ストリーミングを使用してバッチ　データとストリーミング　データの分析を実・オープンソースのＤｅｌｔａ　ＬａｋｅとＳｐａｒｋを使用して信頼性の高いデータ　パイプラインを構築・ＭＬｌｉｂを使用する機械学習パイプラインの開発、ＭＬｆｌｏｗを使用するモデルの管理、本番化・［日本語版オリジナルコンテンツ］ｐａｎｄａｓ　ｄａｔａｆｒａｍｅ、ｓｐａｒｋ　ｄａｔａｆｒａｍｅに関する各種データフレームの使い分け　・［日本語版オリジナルコンテンツ］ＬＬＭやＥｎｇｌｉｓｈ　ＳＤＫ　ｆｏｒ　ＳｐａｒｋなどＡＩを活用した新たなコーディングスタイル、ＬＬＭの利用方法の実践※本書は『Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｓｐａｒｋ：　Ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ−Ｆａｓｔ　Ｄａｔａ　Ａｎａｒｙｔｉｃｓ　２ｎｄ　Ｅｄｉｔｉｏｎ』の邦訳です。