怎樣進行spark學(xué)習(xí)

今天就跟大家聊聊有關(guān)怎樣進行spark學(xué)習(xí)，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(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

　現(xiàn)在一提到云計算大數(shù)據(jù)，就會想到spark。要怎樣學(xué)習(xí)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(huán)境，甚至在某些工作負載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越。Spark采用一個統(tǒng)一的技術(shù)堆棧解決了云計算大數(shù)據(jù)的如流處理、圖技術(shù)、機器學(xué)習(xí)、NoSQL查詢等方面的所有核心問題，具有非常完善的生態(tài)系統(tǒng)，這直接奠定了其一統(tǒng)云計算大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的霸主地位；下面就和大家具體分享一下怎樣學(xué)習(xí)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(xiàn)在的Spark可以采用多語言Java、Python等進行應(yīng)用程序開發(fā)，但是最快速的和支持最好的開發(fā)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(fù)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(shù)式編程、泛型、逆變與協(xié)變等；

　　階段二：精通相應(yīng)的API

　　例如面向RDD的開發(fā)模式，掌握各種transformation和action函數(shù)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(yīng)用程序提交給集群的基本過程和Worker節(jié)點基礎(chǔ)的工作原理等

　　階段三：深入Spark內(nèi)核

　　此階段主要是通過Spark框架的源碼研讀來深入Spark內(nèi)核部分：通過源碼掌握Spark的任務(wù)提交過程、Spark集群的任務(wù)調(diào)度；尤其要精通DAGScheduler、TaskScheduler和Worker節(jié)點內(nèi)部的工作的每一步的細節(jié)；

　　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(chǔ)上推出了Spark SQL，離線統(tǒng)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(xué)習(xí)和GraphX等要掌握其原理和用法；

　　階段五:做實戰(zhàn)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(gòu)設(shè)計、用到的技術(shù)的剖析、開發(fā)實現(xiàn)、運維等，完整掌握其中的每一個階段和細節(jié)，這樣就可以讓您以后可以從容面對絕大多數(shù)Spark項目。

看完上述內(nèi)容，你們對怎樣進行spark學(xué)習(xí)有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容，請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。