大數據spark實戰高手之路

Ⅰ 如何學習 Spark

學習Spark我覺得首先要學習java，ssh，Hadoop，Scala這些基礎知識，然後再去學習Spark的相關知識，如spark streaming、sparkSql等等，自己可以買書看，還有去看視頻，我就是去 itkc8 學習的

Ⅱ 有什麼關於 Spark 的書推薦

《大數據Spark企業級實戰》本書共包括14章，每章的主要內容如下。

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第一章回答了為什麼大型數據處理平台都要選擇SPARK

。為什麼spark如此之快?星火的理論基礎是什麼?spark如何使用專門的技術堆棧來解決大規模數據處理的需要?

第二章回答了如何從頭構建Hadoop集群的問題。

如何構建基於Hadoop集群的星火集群?如何測試火星的質量?

附錄從spark的角度解釋了Scala，並詳細解釋了Scala函數編程和面向對象編程。

Ⅲ 如何從菜鳥成長成spark大數據高手

第一階段：熟練掌握Scala語言
1，spark框架是採用scala語言寫的，精緻優雅。想要成為spark高手，你就必須閱讀spark源碼，就必須掌握scala。
2，雖然現在的spark可以使用多種語言開發，java,python，但是最快速和支持最好的API依然並將永遠是Scala的API，所以必須掌握scala來編寫復雜的和高性能的spark分布式程序。
3尤其是熟練掌握Scala的trait,apply,函數式編程，泛型，逆變，與協變等。

第二階段：精通spark平台本身提供給開發折的API
1，掌握spark中面向RDD的開發模式，掌握各種transformation和action函數的使用。
2，掌握Spark中的款依賴和窄依賴，lineage機制。
3，掌握RDD的計算流程，如Stage的劃分，spark應用程序提交給集群的基礎過程和Work節點基礎的工作原理。

第三階段：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：
1，通過源碼掌握Spark的任務提交，
2，通過源碼掌握Spark的集群的任務調度，
3，尤其要精通DAGScheler,TaskScheler和Worker節點內部的工作的每一步細節。

第四階段：掌握Spark上的核心框架的使用
Spark作為雲計算大數據時代的集大成者，在實時流式處理，圖技術，機器學習，nosql查詢等方面具有明顯的優勢，我們使用Spark的時候大部分時間都是在使用其框架：
sparksql,spark streaming等
1，spark streaming是出色的實時流失處理框架，要掌握，DStream,transformation和checkpoint等。
2，spark sql是離線統計分析工具，shark已經沒落。
3，對於spark中的機器學習和Graphx等要掌握其原理和用法。

第五階段：做商業級的spark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，包括項目的框架設計，用到的技術的剖析，開始實現，運維等，完善掌握其中的每一個階段和細節，以後你就可以從容的面對絕大多數spark項目。

第六階段：提供spark解決方案
1，徹底掌握spark框架源碼的每一個細節，
2，根據步同的業務場景的需要提供spark在不同場景的解決方案，
3，根據實際需要，在spark框架基礎上經行2次開發，打造自己的spark框架。

Ⅳ 《Spark大數據分析實戰》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《Spark大數據分析實戰》（高彥傑/倪亞宇）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名:Spark大數據分析實戰

豆瓣評分:5.2

作者:高彥傑/倪亞宇

出版社:機械工業出版社

出版年:2016-1-1

頁數:213

內容簡介

本書一共11章：其中第1～3章，主要介紹了Spark的基本概念、編程模型、開發與部署的方法；第4～11章，詳細詳解了熱點新聞分析系統、基於雲平台的日誌數據分析、情感分析系統、搜索引擎鏈接分析系統等的應用與演算法等核心知識點。

作者簡介

高彥傑，畢業於*國人民大學，就職於微軟亞洲研究院。開源技術愛好者，對spark及其他開源大數據系統與技術有較為深入的認識和研究，實踐經驗豐富。較早接觸並使用spark，對spark應用開發、spark系統的運維和測試比較熟悉．深度閱讀了spark的源代碼，了解spark的運行機制，擅長spark的查詢優化。

曾著有暢銷書《spark大數據處理：技術、應用與性能優化》。

倪亞宇，清華大學自動化系在讀博士研究生，曾於微軟亞洲研究院、IBM研究院實習。對大規模的推薦系統和機器學習演算法有較為深入的研究和豐富的實踐經驗。

Ⅳ 如何進入大數據領域，學習路線是什麼

給你一個大數據學習的路線，你可以按照順序學習
第一階段專
JavaSE基礎核心
第二階段屬
資料庫關鍵技術
第三階段
大數據基礎核心
第四階段
Spark生態體系框架&大數據高薪精選項目
第五階段
Spark生態體系框架&企業無縫對接項目
第六階段
Flink流式數據處理框架

Ⅵ 大數據學習路線是什麼

主要分為 7 個階段：入門知識 → Java 基礎 → Scala 基礎 → Hadoop 技術模塊 → Hadoop 項目實戰 → Spark 技術模塊 → 大數據項目實戰。

階段一：學習入門知識

這一部分主要針對的是新手，在學習之前需要先掌握基本的資料庫知識。MySQL 是一個 DBMS（資料庫管理系統），是最流行的關系型資料庫管理系統（關系資料庫，是建立在關系資料庫模型基礎上的資料庫，藉助於集合代數等概念和方法來處理資料庫中的數據）。

MongoDB 是 IT 行業非常流行的一種非關系型資料庫（NoSQL），其靈活的數據存儲方式備受當前 IT 從業人員的青睞。

而 Redis 是一個開源、支持網路、基於內存、鍵值對存儲資料庫。兩者都非常有必要了解。

1、Linux 基礎入門（新版）

2、Vim編輯器

3、Git 實戰教程

4、MySQL 基礎課程

5、MongoDB 基礎教程

6、Redis基礎教程

階段二：Java基礎

Java 是目前使用最為廣泛的編程語言，它具有的眾多特性，特別適合作為大數據應用的開發語言。

Java 語言具有功能強大和簡單易用兩個特徵，跨平台應用能力比 C、C++ 更易用，更容易上手。同時還具有簡單性、面向對象、分布式、健壯性、安全性、平台獨立與可移植性、多線程、動態性等特點。最重要的一點是 Hadoop 是用 Java 編寫的。

1、Java編程語言（新版）

2、Java進階之設計模式

3、J2SE核心開發實戰

4、JDK 核心 API

5、JDBC 入門教程

6、Java 8 新特性指南

階段三：Scala基礎

Scala 是一種多範式的編程語言，其設計的初衷是要集成面向對象編程和函數式編程的各種特性。由於 Scala 運行於 Java 平台（Java 虛擬機），並兼容現有的Java 程序，所以 Scala 可以和大數據相關的基於 JVM 的系統很好的集成。

1、Scala 開發教程

2、Scala 專題教程 - Case Class和模式匹配

3、Scala 專題教程 - 隱式變換和隱式參數

4、Scala 專題教程 - 抽象成員

5、Scala 專題教程 - Extractor

6、Scala 開發二十四點游戲

階段四：Hadoop技術模塊

Hadoop 是一款支持數據密集型分布式應用並以 Apache 2.0 許可協議發布的開源軟體框架，它能搭建大型數據倉庫，PB 級別數據的存儲、處理、分析、統計等業務。編程語言你可以選，但 Hadoop 一定是大數據必學內容。

1、Hadoop入門進階課程

2、Hadoop部署及管理

3、HBASE 教程

4、Hadoop 分布式文件系統--導入和導出數據

5、使用 Flume 收集數據

階段五：Hadoop項目實戰

當然，學完理論就要進行動手實戰了，Hadoop 項目實戰可以幫助加深對內容的理解，並鍛煉動手能力。

1、Hadoop 圖處理--《hadoop應用框架》

階段六：Spark技術模塊

Spark 和 Hadoop 都是大數據框架。Hadoop 提供了 Spark 所沒有的功能特性，比如分布式文件系統，而 Spark 為需要它的那些數據集提供了實時內存處理。所以學習 Spark 也非常必要。

1、Spark

2、x 快速入門教程

2、Spark 大數據動手實驗

3、Spark 基礎之 GraphX 圖計算框架學習

4、Spark 基礎之 DataFrame 基本概念學習

5、Spark 基礎之 DataFrame 高階應用技巧

6、Spark 基礎之 Streaming 快速上手

7、Spark 基礎之 SQL 快速上手

8、Spark 基礎之使用機器學習庫 MLlib

9、Spark 基礎之 SparkR 快速上手

10、流式實時日誌分析系統--《Spark 最佳實踐》

11、使用 Spark 和 D3.js 分析航班大數據

階段七：大數據項目實戰

最後階段提供了大數據實戰項目，這是對常用技能的系統運用，例如使用常用的機器學習進行建模、分析和運算，這是成為大數據工程師過程中的重要一步。

1、Ebay 在線拍賣數據分析

2、流式實時日誌分析系統--《Spark 最佳實踐》

3、大數據帶你挖掘打車的秘籍

4、Twitter數據情感分析

5、使用 Spark 進行流量日誌分析

6、Spark流式計算電商商品關注度

7、Spark的模式挖掘-FPGrowth演算法

(6)大數據spark實戰高手之路擴展閱讀：

大數據技術的具體內容：

分布式存儲計算架構（強烈推薦：Hadoop）

分布式程序設計（包含：Apache Pig或者Hive）

分布式文件系統（比如：Google GFS）

多種存儲模型，主要包含文檔，圖，鍵值，時間序列這幾種存儲模型（比如：BigTable，Apollo，DynamoDB等）

數據收集架構（比如：Kinesis，Kafla）

集成開發環境（比如：R-Studio）

程序開發輔助工具（比如：大量的第三方開發輔助工具）

調度協調架構工具（比如：Apache Aurora）

機器學習（常用的有Apache Mahout 或 H2O）

託管管理（比如：Apache Hadoop Benchmarking）

安全管理（常用的有Gateway）

大數據系統部署（可以看下Apache Ambari）

搜索引擎架構（學習或者企業都建議使用Lucene搜索引擎）

多種資料庫的演變（MySQL/Memcached）

商業智能（大力推薦：Jaspersoft）

數據可視化（這個工具就很多了，可以根據實際需要來選擇）

大數據處理演算法（10大經典演算法）

Ⅶ 《大數據Spark企業級實戰》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《大數據Spark企業級實戰》網路網盤pdf最新全集下載:
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簡介：《大數據Spark企業級實戰》詳細解析了企業級Spark開發所需的幾乎所有技術內容，涵蓋Spark的架構設計、Spark的集群搭建、Spark內核的解析、Spark SQL、MLLib、GraphX、Spark Streaming、Tachyon、SparkR、Spark多語言編程

Ⅷ 王家林講的Spark視頻 我想說 太坑爹了吧!!!!!

是啊，我之前買了他的
大數據spark企業及實戰
裡面貼了好多代碼，一連十好幾頁都是，而且很多截屏，黑乎乎的。。。90多塊啊。。。

Ⅸ 如何快速的學會大數據分析實戰案例深入解析

1、大數據前沿知識及hadoop入門
2、hadoop部署進階
3、大數據導入與存儲
4、Hbase理論與實戰
5、Spaer配置及使用場景
6、spark大數據分析原理
7、hadoop+spark大數據分析
1.第一階段：大數據前沿知識及hadoop入門，大數據前言知識的介紹，課程的介紹，Linux和unbuntu系統基礎，hadoop的單機和偽分布模式的安裝配置。
2.第二階段：hadoop部署進階。Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系統HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api進行HDFS文件操作。Maprece概念及思想。
3.第三階段：大數據導入與存儲。mysql資料庫基礎知識，hive的基本語法。hive的架構及設計原理。hive部署安裝與案例。sqoop安裝及使用。sqoop組件導入到hive。
4.第四階段：Hbase理論與實戰。Hbase簡介。安裝與配置。hbase的數據存儲。項目實戰。
5.第五階段：Spaer配置及使用場景。scala基本語法。spark介紹及發展歷史，sparkstantalone模式部署。sparkRDD詳解。
6.第六階段：spark大數據分析原理。spark內核，基本定義，spark任務調度。sparkstreaming實時流計算。sparkmllib機器學習。sparksql查詢。
7.第七階段：hadoop+spark大數據分析。實戰案例深入解析。hadoop+spark的大數據分析之分類。logistic回歸與主題推薦。

Ⅹ Spark實戰課有哪些在線課程

Apache Spark是一個為速來度和通用目標設計的集群計自算平台。
Spark被設計的高度易訪問，用Python、Java、Scala和SQL提供簡單的API，而且提供豐富的內建庫。Spark也與其他大數據工具進行了集成。Spark可以運行在Hadoop的集群上，可以訪問任何Hadoop的數據源。使用者主要有兩種：數據科學家和數據工程師。學習Spark推薦看這本書《Learning Spark》