Apache Spark大数据入门

Spark 的大数据部署方式挺多的，选起来容易让人头大。其实你可以从自己的资源调度需求来入手。Standalone 模式最简单，自己调度资源，用zookeeper做容错，适合玩票或小团队。Spark On Mesos就比较灵活了，CPU可以非独占，资源交给Mesos管，省心不少。 Spark On Yarn蛮受欢迎的，是在 Hadoop 生态下混得风生水起。它支持动态加资源，但目前还只能走粗粒度资源调度，细粒度？等 YARN 再卷几年吧。想玩云部署的朋友，Spark On Cloud也挺香，像在AWS EC2上跑 Spark，访问S3那叫一个方便。 你要是对部署细节有兴趣，推荐几个文章看看，像

这两项是关键。

本课程包含Spark大数据全套知识体系，从基础概念讲解到实战案例演示，为你全面掌握Spark提供完整学习路径。

Apache Spark 的进阶宝典《Mastering Apache Spark》还挺值得推荐给搞大数据的你。内容覆盖面广，从基础的Spark Core到实战级的Structured Streaming、MLlib、GraphX都有讲，细节拉满。是机器学习那一块，ML Pipelines搭建工作流挺有意思，像StringIndexer和Tokenizer这种工具用起来贼顺手。书里还讲了模型评估和调优，像CrossValidator、BinaryClassificationEvaluator这些都讲得明白。用 Spark 做流？书里有详细例子，结合Structured Streaming模块，

Frank Kane 的《利用 Apache Spark 和 Python 驯服大数据》将手把手地带您学习 Apache Spark。Frank 将首先教您如何在单个系统或集群上设置 Spark，随后您将学习使用 Spark RDD 分析大型数据集，并使用 Python 快速开发和运行高效的 Spark 作业。 Apache Spark 已成为大数据领域的下一个热门技术——在短短几年内，它便从一项新兴技术迅速崛起为一颗耀眼的明星。Spark 允许您实时地从海量数据中快速提取可操作的见解，使其成为许多现代企业必不可少的工具。 Frank 在这本书中融入了超过 15 个与现实世界相关的互动式趣味示

入门 Spark 的大数据，真心推荐《Spark 快速大数据》。上来不整花活，直接带你用最实在的方式搞懂 Spark。没啥复杂的底层代码，重点讲怎么用——比如怎么跑任务、怎么数据、怎么优化性能。比较难得的是，它对核心概念也没一笔带过，像RDD、执行引擎这些，讲得还挺清楚。读下来你不仅会用，还知道背后咋回事。对刚接触 Spark 的你来说，少走不少弯路。有几个不错的相关文章也可以一块看看，像是《Spark 分布式计算框架》，能帮你更系统地理解分布式计算；还有这个 2.0.2 版本的 Spark 发行包，部署测试的时候挺实用；再比如Apache Spark 内存计算那篇，讲了不少内存调度的细节，开

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，

Spark 的大数据实战手册，用起来还挺顺手的。尤其是你已经搞明白了基本语法，正想上手项目的时候，这份《大数据 Spark 企业级实战完整版》就像老司机拉你一把。它不是那种满篇理论的东西，而是一步步带你搞定真实业务场景，像日志、广告点击预测这些，干货不少。 企业场景里的 Spark，其实主要看它的速度。内存计算带来的性能，确实比老牌的 MapReduce 快一大截。你如果追求响应快、代码也整洁，DataFrame和Dataset API会是你的好帮手，配合 SQL 查起来还挺爽的。 数据源支持也比较丰富，像HDFS、Cassandra、HBase都能接，预也方便，适合 ETL 流程。再搭配上S

如果你对大数据开发有兴趣，想做个练习，不妨试试这个小案例。用Python和Apache Spark实现的词频统计程序，不仅能你熟悉这两者的基础操作，还能体验到如何大量文本数据。案例会读取一个文本文件，统计每个单词的频率，并输出最常见的单词。简单易懂，适合入门。你可以在实际开发中拓展这个思路，应用到日志、社交媒体文本等场景。 对于大数据，尤其是文本数据的，Spark的并行计算和Python的简洁语法相结合，能让你事半功倍。你如果对大数据有一点兴趣，可以参考以下几篇相关文章，你进一步掌握相关技术： 文本大数据 2.0 文本与抽取技术 Spark 大数据技术 Python 学习笔记——深入理解 S