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Spark学习体系
底理解Spark,能够分为以下几个层次。
1 Spark基础篇 1.1 Spark生态和安装部署 在安装过程中,理解其基本操作步骤。 安装部署 Spark安装简单介绍 Spark的源代码编译 Spark Standalone安装 Spark Standalone HA安装 Spark应用程序部署工具spark-submit Spark生态 Spark(内存计算框架) SparkSteaming(流式计算框架) Spark SQL(ad-hoc) Mllib(Machine Learning) GraphX(bagel将被代替) 1.2 Spark执行架构和解析 Spark的执行架构 基本术语 执行架构 Spark on Standalone执行过程 Spark on YARN 执行过程 Spark执行实例解析 Spark on Standalone实例解析 Spark on YARN实例解析 1.3 Spark的监控和调优 Spark的监控 Spark UI监控,默认port是4040 Ganglia 监控,大数据监控开源框架 Spark调优 基础性调优方式 1.4 Spark编程模型 Spark的编程模型 Spark编程模型解析 RDD的特点、操作、依赖关系 Spark应用程序的配置 Spark编程实例解析 日志的处理 1.5 Spark Streaming原理 Spark流式处理架构 DStream的特点 Dstream的操作和RDD的差别 Spark Streaming的优化 Spark Streaming实例分析 经常使用的实例程序: 文本实例 Window操作 网络数据处理 1.6 Spark SQL原理 Spark SQL的Catalyst优化器 Spark SQL内核 Spark SQL和Hive Spark SQL的实例 Spark SQL的实例操作demo Spark SQL的编程,须要网络上查找一些资源 2 中级篇 2.1 Spark的多语言编程 Spark的scala编程 Spark的Python编程(Java一定熟悉啦,不用多说了) 相应的应用程序实例,理解主要的处理模式。 2.2 Spark 机器学习入门 机器学习的原理 Mllib简单介绍,实例分析 2.3 GraphX 入门 图论基础 GraphX的简单介绍 GraphX例程分析 2.4 理解Spark与其他项目的差别和联系 Spark和MapReduce、Tez Spark的衍生项目BlinkDB,RSpark 2.5 关注Spark的作者的blog和权威站点的文档 3 高级篇 3.1 深入理解Spark的架构和处理模式 3.2 Spark源代码剖析与研读 Spark Core核心模块, 掌握以下核心功能的处理逻辑: SparkContext Executor Deploy RDD和Storage Scheduler和Task Spark Examples 3.3 思考怎样优化和提升,掌握其优缺点, 深入思考能不能衍生出有意思的课题。
以上就是学习Spark的有关内容和步骤,详细怎样学习,仁者见仁智者见智。
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