1.如何学习Spark API

如何学习Spark API

       Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位；

       è¦æƒ³æˆä¸ºSpark高手，需要经历一下阶段：

       ç¬¬ä¸€é˜¶æ®µï¼šç†Ÿç»ƒåœ°æŽŒæ¡Scala语言

       1， Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala,核源翻车鱼源码；

       2， 虽然说现在的Spark可以采用多语言Java、Python等进行应用程序开发，但是最快速的和支持最好的开发API依然并将永远是Scala方式的API，所以你必须掌握Scala来编写复杂的和高性能的Spark分布式程序；

       3， 尤其要熟练掌握Scala的trait、apply、函数式编程、泛型、逆变与协变等；

       ç¬¬äºŒé˜¶æ®µï¼šç²¾é€šSpark平台本身提供给开发者API

       1， 掌握Spark中面向RDD的开发模式，掌握各种transformation和action函数的使用；

       2， 掌握Spark中的宽依赖和窄依赖以及lineage机制；

       3， 掌握RDD的计算流程，例如Stage的划分、Spark应用程序提交给集群的基本过程和Worker节点基础的工作原理等

       ç¬¬ä¸‰é˜¶æ®µï¼šæ·±å…¥Spark内核

       æ­¤é˜¶æ®µä¸»è¦æ˜¯é€šè¿‡Spark框架的源码研读来深入Spark内核部分：

       1， 通过源码掌握Spark的任务提交过程；

       2， 通过源码掌握Spark集群的任务调度；

       3， 尤其要精通DAGScheduler、TaskScheduler和Worker节点内部的工作的每一步的细节；

       ç¬¬å››é˜¶çº§:掌握基于Spark上的核心框架的使用

       Spark作为云计算大数据时代的集大成者，在实时流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面具有显著的优势，我们使用Spark的时候大部分时间都是在使用其上的框架例如Shark、Spark Streaming等：

       1， Spark Streaming是非常出色的实时流处理框架，要掌握其DStream、transformation和checkpoint等；

       2， Spark的离线统计分析功能，Spark 1.0.0版本在Shark的基础上推出了Spark SQL，离线统计分析的功能的效率有显著的提升，需要重点掌握；

       3， 对于Spark的机器学习和GraphX等要掌握其原理和用法；

       ç¬¬äº”阶级:做商业级别的Spark项目

       é€šè¿‡ä¸€ä¸ªå®Œæ•´çš„具有代表性的Spark项目来贯穿Spark的方方面面，包括项目的架构设计、用到的技术的剖析、开发实现、运维等，完整掌握其中的每一个阶段和细节，这样就可以让您以后可以从容面对绝大多数Spark项目。

       ç¬¬å…­é˜¶çº§ï¼šæä¾›Spark解决方案

       1， 彻底掌握Spark框架源码的每一个细节；