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本书共8章，内容主要包括Spark概述及入门实战，Spark的作业调度和资源分配算法，SparkSQL、DataFrame、Dataset的原理和实战，深入理解Spark数据源，流式计算的原理和实战，亿级数据处理平台Spark性能调优，Spark机器学习库，Spark3.0的新特性和数据湖等。 本书适合Spark开发人员和Spark运维人员阅读。

近年来，Python语言凭借其在数据分析领域的优势得以快速发展，众多软件厂商也相继推出了支持Python的量化交易平台。本书是介绍Python编程及其在量化交易领域的实践技巧的图书，旨在帮助读者掌握基本的Python编程技能，并顺利应用于期货量化交易实践。 本书内容分为两篇。第一篇是Python基础，通过13章内容介绍了Python编程的基础知识，如语法规则、数据类型、函数、类、装饰器、异常处理、进程和线程等；第二篇是期货量化交易，通过8章内容介绍了Python在期货量化交易中的应用，并基于天勤

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