归档至github

前言

Spark 作为目前最火的技术栈或许 大概 应该 maybe 没有之一了吧，看上去很厉害，实际上也很厉害。。。
去年，有个东西还准备自己造轮子解决，后来耽搁了，上周一搜，已经有大神造好了轮子
本篇，作为自己学习Spark 的一个记录，不涉及Spark 的具体介绍，主要是一些学习思路和学习资料的整理，资源都来自网络及社区，侵删。

前置条件

编程语言

学习使用Spark，需要有一定的基础知识，在编程语言的方面，目前支持了Scala、Java、Python、R。个人建议是Scala 或 Java。

• Scala
  Scala 作为Spark 的开发语言，简洁、优雅、语法丰富、支持lamba表达式，能够明显的提高开发效率，唯一的问题就是代码的可读性稍差刚开始用Scala 写Spark 的时候，都用笔在纸上写出各个RDD之间的转化 。此外，会java的程序员一抓一大把，会Scala的略少，可能有一个学习的过程。

  快学Scala
  很不错的书 恩，买了到现在还跟新的一样
  PDF 下载链接 密码：l9ef，请支持正版

  为Java程序员编写的Scala的入门教程
  非常实用的教程1个小时从入门到精通
  该教程仅在对语言和其编译器进行简要介绍。目的读者是那些已经具有一定编程经验，而想尝试一下Scala语言的人们。要阅读该教程，应当具有基础的面向对象编程的概念，尤其是Java语言的。
  传送门

  Scala语言规范
  Scala语言定义和一些核心库模块的参考手册，可以当工具书查。
  传送门

  菜鸟教程
  http://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.html

• Java
  这个没啥好说的
  真是初学者的话，网上随便搜个教程，装好JDK和IDE，先写个hello world，再了解下面向对象的知识，然后看看多线程，差不多可以边看API边用着了。剩下就是左手Google 右手Stack Overflow了。
  参考书的话，推荐Java 核心技术 和 Thinking In Java 这么经典的书，你不买套正版的，好意思说自己是程序员么

• Python
  胶水型语言，即用即贴。各种神奇的库，机器学习、数据分析方便的一比。工业用就差那么点了。

  廖雪峰的python教程
  廖雪峰老师的这个教程作为入门足够了。剩下的，看着Spark 的官方API，自己搜吧。

• R
  如果你本身就是搞数据分析出身，用R习惯了，那也不用学什么了。
  如果你本身不会R，上面三个还不够你学么！！！

算法知识

• 机器学习
  如果你要使用 Spark MLlib 的话，你需要一定的机器学习基础，至少得知道你用的算法是什么吧。
  周志华老师的机器学习
  斯坦福大学公开课 机器学习课程
  Mitchell 的机器学习

• 图论
  如果要使用Graph X 的话，需要一些图论 和 图计算的基本知识。
  图论及其应用

SQL

使用Spark SQL 的话，你需要一些SQL 的基本知识。

入门教程

Spark 的教程方法很多，最实用的是去官网，看Quick Start。
其他的，网上也有很多，整理了几个个人觉得很棒的教程。

• Spark 入门实战
  Spark 入门实战系列 这套教程从Spark 的生态圈介绍开始，涉及了基础的开发环境搭建，基本概念的介绍，以及Spark 组件的使用。理论结合实践，demo 代码（基于Scala）一应俱全。可谓入门的不二之选。

• Spark快速大数据分析
  Spark快速大数据分析，这本书200页左右，介绍了Spark RDD 的基本操作，以及其余模块的基本使用，非常适合初学者。

• IDE推荐
  首选是IDEA
  次选是Eclipse
  当然，你可以用vim，没人拦着你
  此外还有一个方式，在已经搭建好Spark 环境的集群上，直接进入Spark shell，都不用编译工程，可谓方便快捷，在实验一些逻辑的时候，能提高不少效率
  还有Spark 的Master 设置为local 的时候，可以直接运行IDE看到结果，无需打包上传至服务器，使用spark-submit 的方式提交。验证代码逻辑可用。

进阶教程

• Spark 高级大数据分析
  Spark 高级大数据分析介绍了如何利用Spark进行大规模数据分析的若干模式，通过实例向讲述了怎样解决分析型问题。

• Apache Spark 源码剖析
  Apache Spark 源码剖析 以Spark 1.02版本源码为切入点，着力于探寻Spark所要解决的主要问题及其解决办法，通过一系列精心设计的小实验来分析每一步背后的处理逻辑。

• Spark 源码走读
  该系列 从Spark Job 的提交开始，进行Spark的源码走读。
  恩 他就是上面那本书的作者

• Spark SQL 源码分析
  盛利大神 源码阅读的笔记

• Spark Streaming 源码解析系列
  来自 腾讯 广点通 技术团队出品的源码解析

• Spark MLlib 源码阅读
  这个 按照MLlib 中的次序，进行介绍。

• RDD paper
  Spark 诞生地 UCB 的论文Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing 系统的阐述了RDD的设计初衷和基本架构，对深入理解Spark 有很大的帮助。
  这是一篇中文翻译

• API
  在开发的过程中，没有什么比官方文档更好的老师了。自己在官网找对应版本的API即可。

• 源码
  在github 上有Spark 的源码，个人感觉目前用的比较多的是1.6.3 和 2.1.0 两个版本。Spark 1.6 和 2.x 设计上确有一些地方有了改动，但是总体的实现思路，还是类似的，看源码的话，根据自己当下使用的版本，开始看吧。一些设计理念可以借助上文的源码走读加深理解。

一些站点

• CSDN 专栏

• 过往记忆-Spark专栏
  依稀记得，当时年少，懵懂无知，网还被墙，一遇问题，只能度娘，结果搜到的解决方法，大多来自过往记忆

• 邵塞塞
  早期Spark contributor之一

• Matei Zaharia
  UCB 的大神

• databricks