怎樣進行spark學習

今天就跟大家聊聊有關怎樣進行spark學習，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

　現在一提到云計算大數據，就會想到spark。要怎樣學習spark呢？首先我們需要簡單了解一下它：Spark是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環境，甚至在某些工作負載方面表現得更加優越。Spark采用一個統一的技術堆棧解決了云計算大數據的如流處理、圖技術、機器學習、NoSQL查詢等方面的所有核心問題，具有非常完善的生態系統，這直接奠定了其一統云計算大數據領域的霸主地位；下面就和大家具體分享一下怎樣學習spark！

　　階段一：掌握Scala語言

　　Spark框架是采用Scala語言編寫的。所以如果你想要成為Spark高手，就必須閱讀Spark的源代碼，所以掌握Scala也就是必須的了。雖說現在的Spark可以采用多語言Java、Python等進行應用程序開發，但是最快速的和支持最好的開發API依然并將永遠是Scala方式的API，所以你必須掌握Scala來編寫復雜的和高性能的Spark分布式程序；尤其要熟練掌握Scala的trait、apply、函數式編程、泛型、逆變與協變等；

　　階段二：精通相應的API

　　例如面向RDD的開發模式，掌握各種transformation和action函數的使用；Spark中的寬依賴和窄依賴以及lineage機制；掌握RDD的計算流程，例如Stage的劃分、Spark應用程序提交給集群的基本過程和Worker節點基礎的工作原理等

　　階段三：深入Spark內核

　　此階段主要是通過Spark框架的源碼研讀來深入Spark內核部分：通過源碼掌握Spark的任務提交過程、Spark集群的任務調度；尤其要精通DAGScheduler、TaskScheduler和Worker節點內部的工作的每一步的細節；

　　階段四:掌握核心框架的使用

　　我們使用Spark的時候大部分時間都是在使用其上的框架例如Spark Streaming是非常出色的實時流處理框架，要掌握其DStream、transformation和checkpoint等； Spark 1.0.0版本在Shark的基礎上推出了Spark SQL，離線統計分析的功能的效率有顯著的提升，需要重點掌握；對于Spark的機器學習和GraphX等要掌握其原理和用法；

　　階段五:做實戰項目

　　通過一個完整的具有代表性的Spark項目來貫穿Spark的方方面面，包括項目的架構設計、用到的技術的剖析、開發實現、運維等，完整掌握其中的每一個階段和細節，這樣就可以讓您以后可以從容面對絕大多數Spark項目。

看完上述內容，你們對怎樣進行spark學習有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。