Spark 的企业级实战教程，讲真，挺有料的。不光讲理论，还带你一步步动手做项目。你要是对大数据这块感兴趣，尤其想搞清楚Spark到底怎么用，这套《大数据 Spark 企业级实战版 1-2》真的可以一看。

Spark 的核心架构讲得比较细，从 Master/Worker，到RDD、DataFrame这些数据结构都有提到。你要是想弄清楚 Driver 和 Executor 的关系，这部分内容别跳过。

部署配置也没少说，单机、本地、分布式环境都覆盖了，像YARN、Mesos、Kubernetes这些主流环境都讲到了。环境搭建顺利了，后面练手才轻松。

编程这块支持的语言多，Scala、Python都能用。还有Spark Shell的实操环节，比较适合刚上手练手。

Spark SQL部分挺实用的，是你习惯写 SQL 的，可以用DataFrame做结构化数据，还能对接Hive啥的，业务上接得挺紧。

实时用Spark Streaming，这部分内容也还行。讲了DStream怎么操作，怎么和Kafka、Flume对接，日志、交易流量这些都挺合适。

MLlib和GraphX也带到了，机器学习、图计算都有，虽然篇幅不多，但思路有了，后面自己再扩展就行。像分类、聚类这些基本算法也都有代码例子。

性能优化这一块你别跳，讲了shuffle、内存调优、executor配置啥的，对提升任务效率挺有的。生产环境跑得稳才是王道。

监控与排查也提到了Spark UI、History Server这些工具。你上线后，排错靠它们，别小看。

嗯，如果你已经上手 Spark，想进一步搞清楚业务落地怎么做，建议你直接看第二部分内容，实战多一些。对了，有几个相关文章也不错：

Spark 分布式计算框架、Apache Spark 内存计算与分布式框架、Spark-2.0.2-bin-hadoop2.6 版本，搭配一起看更全面。

如果你是做日志、推荐系统、数据监控这些方向的，这套教程还挺对路的，可以先从实战部分入手，再回头补理论。