Spark大数据内核天机解密

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。

开源大数据技术架构的内容比较全，适合刚入行或者想快速上手的同学。像Spark、HBase、Scala这些组合在一起，实战价值高，而且讲得蛮细，基本能照着搭建环境。还有些硬件选型建议和实际项目案例，挺接地气，适合企业项目做参考。

本书由夏俊鸾、黄洁、程浩等专家学者共同编写，深入浅出地讲解了Spark大数据处理技术。作为一本经典的入门教材，本书内容全面，涵盖了Spark生态系统的核心概念、架构原理以及实际应用案例，为读者学习和掌握大数据处理技术提供了系统化的指导。

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Spark，如同Hadoop生态系统中的MapReduce、Hive和Storm，是一种通用的 大数据计算框架。它集成了多种计算框架：Spark Core用于离线计算，Spark SQL用于交互式查询，Spark Streaming用于实时流式计算，Spark MLlib用于机器学习，Spark GraphX用于图计算，涵盖了大数据领域的各种计算需求。 Spark专注于大数据的计算，而Hadoop则更侧重于大数据的存储（例如HDFS、Hive、HBase）以及资源调度（Yarn）。 Spark与Hadoop的结合，被视为大数据领域最具潜力和前景的组合。

嘿，Spark 的内核源码解析是个不错的资源，能让你对 Spark 的运行机制有个更清晰的理解。Spark 作为大规模数据框架，它的核心组件和原理对于开发者来说挺重要的。如果你有兴趣深入了解 Spark 如何运作，尤其是如何任务调度、资源管理这些细节，看看这份源码解析文档蛮有的。文中还详细了Driver、Executor、ClusterManager等关键组件的角色和工作方式，对于你理解整个分布式计算架构会有大。 除了核心概念，文档还讲了RDD、DAG和TaskScheduler等重要内容。这些都能你更高效地利用 Spark 数据，提升计算效率。，学习这些源码不光能让你掌握 Spark 的基本