Spark大数据框架

Eemil Lagerspetz 和 Ella Peltonen 于 2015 年 3 月 13 日 在 Sasu Tarkoma 教授的指导下完成了这份幻灯片。 幻灯片链接： http://is.gd/bigdatascala

Spark作为一个强大的开源大数据处理框架，不仅定义了大数据时代的新标准，而且支持多种计算工作负载，包括批处理、流处理、机器学习和图计算。本书详细探讨了Spark的设计理念、架构和使用方法，提供了丰富的实战案例和多语言API（如Java和Python）。读者可以通过阅读本书快速掌握Spark的基本操作和高级应用。

Apache Spark是Apache软件基金会下的一款专为大规模数据处理设计的高效、通用、可扩展的大数据处理框架。在Spark 2.3.0版本中，新增了多项性能优化和功能增强，包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和GraphX（图计算）。解压后，用户需按照指南进行环境配置，如修改目录名称为spark-2.3.0，并编辑spark-env.sh文件设置相关环境变量，如SPARK_MASTER_IP、SPARK_LOCAL_IP、SPARK_EXECUTOR_INSTANCES和SPARK_EXECUTOR_MEMORY等。此外，还需配置Scala 1.11.x和Hadoop 2.6的路径以确保兼容性，详细配置步骤可参考官方指南。

基于Spark技术的大数据清洗框架，致力于解决海量数据处理中的复杂问题，通过高效的分布式计算，提升数据清洗的速度与准确性。该框架实现了数据预处理、数据转换、数据过滤等多种功能，适用于各类大数据应用场景。

Spark作为Apache软件基金会旗下的开源大数据处理框架，以其高效、灵活和可扩展的特性，广受大数据领域推崇。本资源详细介绍了从基础到进阶的Spark学习路径，涵盖了Spark简介与运行原理、环境搭建、DataFrame与Spark SQL、Spark Streaming、RDD基础、以及机器学习库MLlib等关键内容。每部分内容都针对不同学习者和开发者提供了清晰的指导，帮助他们全面掌握Spark的核心概念和技术。

Apache Spark 3.1.2是Apache Spark的一个重要版本，为大数据处理提供了高效、可扩展的框架。该版本针对Scala 2.12编译，与Hadoop 3.2兼容，充分利用Hadoop生态系统的最新功能。在Linux环境下，Spark能够优秀地运行并与其他Hadoop组件集成。Spark核心概念包括DAG调度、Resilient Distributed Datasets (RDD)、容错机制和内存计算。Spark与Hadoop 3.2的兼容性使其能够充分利用多命名空间、Erasure Coding、优化的YARN调度器和提升的HDFS容量。在Linux上部署Spark 3.1.2需要解压spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz文件，配置环境变量，并进行可选的参数设置和Hadoop环境初始化。

Spark作为一种新型的数据库形式，综合了以往各类数据库的优点，经过精心研制而成。

这本书对Spark有深入的讲解，同时也包括databricks公司推荐的官方电子书《A-Gentle-Introduction-to-Apache-Spark》。备注：共有9个PDF文件，均为英文版。建议阅读，理解起来并不难！

这两项是关键。

大数据团队赛知识框架 一、大数据基础1. 大数据的概念、特点和价值2. 大数据技术栈3. 大数据处理流程 二、大数据处理技术1. Hadoop 生态系统2. Spark 生态系统3. NoSQL 数据库4. 数据仓库和数据湖 三、大数据分析技术1. 机器学习算法2. 深度学习算法3. 数据可视化4. 自然语言处理 四、大数据应用场景1. 金融风控2. 电商推荐3. 医疗健康4. 交通物流 五、大数据团队赛备赛1. 赛题分析和解题策略2. 团队协作和分工3. 代码调试和优化4. 项目展示和答辩