《Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战》这本书旨在帮助读者理解和应用大数据及机器学习的基础知识。书中不仅介绍了大数据和机器学习的基本概念，如分类、分析、训练、建模和预测，还详细讲解了推荐引擎、二元分类、多元分类、回归分析以及数据可视化等主题。

为了降低读者学习大数据技术的难度，本书提供了大量的实践操作和示例代码，指导读者如何在Windows系统上利用VirtualBox安装多台Linux虚拟机，如何构建Hadoop集群，以及如何配置Spark开发环境。书中介绍的实践平台不仅限于单台计算机，对于有条件的企业和学校，也可以按照书中的步骤在多台实体计算机上搭建类似的平台，从而更贴近实际的大数据和机器学习运行环境。

本书非常适合初学者掌握大数据的基础知识，也适合那些正在学习大数据理论和技术的人士作为实践指南。

本书内容概览：

• 第1章：介绍Python、Spark和Hadoop在大数据处理中的应用。
• 第2章：指导读者安装VirtualBox虚拟机软件。
• 第3章：详细介绍Ubuntu Linux操作系统的安装过程。
• 第4章：讲解如何在单节点上安装Hadoop集群。
• 第5章：展示如何在多节点上安装Hadoop集群。
• 第6章：介绍Hadoop HDFS命令的使用。
• 第7章：讲解Hadoop MapReduce的工作原理。
• 第8章：介绍Python Spark的基本概念及其安装步骤。
• 第9章：展示如何在IPython Notebook中运行Python Spark程序。
• 第10章：深入讲解Python Spark中的RDD。
• 第11章：介绍Python Spark的集成开发环境。
• 第12章：展示如何使用Python Spark创建推荐引擎。
• 第13章：讲解Python Spark MLlib中的决策树二元分类。
• 第14章：讲解Python Spark MLlib中的逻辑回归二元分类。
• 第15章：讲解Python Spark MLlib中的支持向量机SVM二元分类。
• 第16章：讲解Python Spark MLlib中的朴素贝叶斯二元分类。
• 第17章：讲解Python Spark MLlib中的决策树多元分类。
• 第18章：讲解Python Spark MLlib中的决策树回归分析。
• 第19章：介绍Python Spark SQL、DataFrame、RDD的数据统计与可视化。
• 第20章：讲解Spark ML Pipeline中的二元分类流程。
• 第21章：讲解Spark ML Pipeline中的多元分类流程。
• 第22章：讲解Spark ML Pipeline中的回归分析流程。

这本书提供的是PDF电子版，方便读者在手机上阅读。虽然书籍提供了很多实用信息，但要真正掌握数据分析技能，还需要系统化的学习方法和教程。

如果您需要更多关于Java、Python、大数据和Web前端编程语言的学习资料，请分享并关注我们的公众号，私信我们“书籍”，即可获取相关资源。