大数据的日常里，Spark 生态系统算是个比较常用的家伙了，挺全能的，批、流都能上。Spark Core负责底层调度，Spark SQL管结构化数据，MLlib搞机器学习，GraphX玩图计算，几乎啥都有。

RDD 的 RDD概念是基础，它是弹性分布式数据集，说白了就是能并行运算的大块数据。你写的任务都会先被切片，丢给各个 Executor 跑，Driver 就像个调度员，负责发号施令，Cluster Manager 就像物业，分配房间（资源）用的。

实际用下来，Spark Streaming实时数据也挺不错，比如日志监控、实时推荐系统这些都靠它撑着。MLlib呢，虽说不算最先进，但拿来训练一些基础模型也还可以，像逻辑回归、决策树这些都支持。

学 Spark 你要是零基础，推荐你先看下这份思维导图，结构清晰，逻辑也顺。可以去啃啃RDD 的入门资料，弄懂数据是怎么分区、怎么执行的。

源码党可以去挖Spark SQL 源码，不过建议先熟再深。还有分布式计算入门也可以顺便看看，对理解 Executor 分布式跑任务挺有。

如果你是搞机器学习的，Spark 虽然没那么花哨，但在大规模训练数据这块还蛮靠谱的。喜欢流的，Spark Streaming 响应也快，代码也简单。如果你数据多、任务重，又不想折腾太多底层配置，Spark 会是个不错的选择。