Spark实战

深入掌握 Spark 和 Spark Streaming 技术 课程资料囊括代码示例和环境配置指导。 授课内容基于经典案例，助您构建扎实的理论基础与实战经验。 欢迎共同探讨学习心得，交流技术问题。

该 PPT 提供了 Spark 的入门指南和在大数据分析中的实战应用。

Spark 的实战教程《Spark in Action》挺适合刚入门或者想系统进阶的朋友。上来就带你跑 Spark CLI，命令行用起来比你想象的顺手多了。慢慢就开始撸代码了，核心 API、SQL、实时流、机器学习一个不落。 结构化数据、流式数据、图数据都能玩，尤其是像GraphX这样的模块，用来做图计算真的还挺灵活。嗯，书里还准备了一个预配置好的虚拟机，代码拷进去直接跑，省事不少。 如果你对Spark Streaming感兴趣，可以看看这篇实时流示例，代码写法和调试方式讲得挺清楚的。再深入一点，还可以看看GraphX 图计算框架的实战案例。 建议你用的时候注意下资源管理，尤其是大数据量并发场

全面解析 Spark 2.0 代码，助力深入学习。获取方式： 链接

掌握Scala，轻松驾驭Spark实战！

这份内部学习资料源于达内大数据课程的Spark模块，结构清晰易懂，分为Scala快速入门和Spark快速上手两部分，助力你快速掌握Spark核心技能。

Spark 入门实战系列的 PDF 教程真挺全的，专为刚接触 Spark 的朋友准备。每一篇都不啰嗦，干货多，覆盖了从 SQL 到流、图计算、机器学习等内容。像Spark SQL这一块，教程讲得蛮细，怎么建DataFrame、跑SQL、看执行计划优化——都有，适合做或者建数仓的你。还有运行架构那章，说清楚了RDD是怎么跑的，任务调度是怎么回事，配合集群用的朋友别错过。系统部署的章节也挺实用的，从源码编 Spark，到怎么在Hadoop集群上部署，讲得比较接地气，运维和开发都能看。顺便还带了Hive的内容，虽然不属于 Spark，但两者配合得多，这一章能帮你搭好环境。实时也有！Spark Str

Spark 推荐算法挺有意思的，尤其是它的 MLlib 库，能让轻松实现各种推荐系统。如果你需要做个推荐系统，MLlib 里的协同过滤算法和基于内容的推荐策略都能帮你大忙。举个例子，协同过滤会根据用户的历史行为来找到相似的用户或物品，从而推荐你喜欢的商品。而基于内容的推荐，则通过物品的特征，给你推荐相似的物品。其实，你可以灵活地把这两种算法结合起来，效果会更好。推荐系统在电商、社交平台都能看到它的身影，像是淘宝、Netflix 用的都是类似的推荐技术。嗯，要用 Spark 来做，要做数据预、构建模型、评估结果，才能把它用到实际场景里。如果你也想搭建个推荐系统，Spark 的 MLlib 真是一

Spark入门实战系列文档，内容丰富，分十章介绍，涵盖Spark生态、编译部署、编程模型、运行架构、Hive、SparkSQL、SparkStreaming、SparkMLlib、SparkGraphX和分布式内存文件系统Tachyon等内容。