前言
课程是UC Berkeley的关于Spark 的课程，地址如下：
Data Science and Engineering with Apache Spark
他们这系列课分为三门，这是最基础的一门的课堂笔记，我在前几天刚刚开始学，因为上课总是在印象笔记上写，觉得拿出来可能会帮到大家整理笔记。我本人对NLP 和 Deep Learning，比较感兴趣，以后也会自己继续学习相关课程，然后分享笔记。之前对Machine Learning 有粗略的涉及，希望以后通过积累，慢慢变强。
在网上学了这门课，看这个笔记才有帮助，我觉得。
第一讲：先是入门介绍 什么是big data?
先粗略讲一下这么多data从哪里来
User generate content
Health and Scientific Computing
data from network, computer network…)
Web server
Internet of Things
然后就是基本概念的介绍， 如data model， schema
Structure Spectrum
A data model is a collection of concepts for describing data.
A schema is a description of a particular collection of data using a given data model.
如图
Unstructured data, 像纯文本文件 没有schema（摘要)，像什么微博啊，图片，视频
Semi-Structured data ： XML，被标注的视频等等
Structured Data(RDB 就是一个例子)，但是只有不到20%，会越来越少，因为unstructured data 越来越多。
我们倾向于处理 structured or semi-structured data. 所以我们需要 ETL ，把unstructed data 转换成我们喜欢处理的。
第二讲：Analysis, Big Data and Apache Spark
先介绍传统的 分析工具， r， pandas 什么的， 但是局限性在，他只在一个机器上跑。
大数据带来的问题
数据成长的比计算速度快
Storage 和 相对停滞的计算速度，已经成为一个计算的瓶颈了
例如，硬盘的读写速度
解决方法， 分布式储存和计算。 partition后存在内存里，是spark的关键
4. Spark 的 组成结构
当跑spark 程序时，一个driver program, 和很多个worker program
第三讲：Apache Spark DataFrames
这一讲，开始说spark中基础的东西。
首先，什么是 DataFrames
Spark 中 有两种 operations:
transformations
actions
transformations 是 ‘lazy‘的，这些命令 直到action才真正的被执行（executed）
第四讲：Apache Spark Transformations
这节课主讲Spark 中 transformation 的东西，入什么select，drop等。 有基础的人这部分很好理解，注意的是，这些命令没有真正的被执行，就像是写了个“菜谱”
诸如一些例子，这些当自己写的时候，再查是最好的
第五讲：Apache Spark Actions
之前都是 lazy evaluation, 直到action的时候，其实什么都没做，相当于存了个 菜谱
collect 收集所有的record，所以要注意. 建议不要用collect， 用show 和 take
注意：count() 在处理group data 时候 是transform， 在处理df时，是action
.cache() 能把你想要的存起来，这样不用每次都算一遍
注意： 在写spark 程序时，有些思维需要变一下，因为要处理的数据量很大，例如把两张表合起来这个事情，之前的思维就是 A + B 就好了，但是在spark里不要这么做，因为内存可能会溢出，举个例子：
这样做就是错的！
正确的做法应该如下：
这就是 Spark 的第一周的课的笔记。
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