Spark基础

了解 Spark 基本概念： RDD 本地调试 Spark-shell 交互 Spark-submit 提交

深入浅出Spark基础知识，助你快速掌握大数据处理利器。

整理Spark基础知识思维导图，包括SparkCore和SparkSQL。

Spark 的零基础思维导图，整理得蛮清楚的，主线就是spark-core、spark-streaming 和 spark-sql，框架清晰，一眼就知道从哪儿下手。适合刚上手 Spark 的同学，像拿来复习也挺方便。 spark-core的部分，基本覆盖了 RDD 的操作方式、分区、累加器啥的，点到为止但挺有用，配合SparkCore 分区与累加器详解看更透彻。 流就看spark-streaming，对流式应用的开发思路有点，像什么 DStream、窗口操作、实时数据统计这些都带到了。嗯，建议搭配SparkStreaming 应用开发指南，能直接跟着做几个小 demo。 spark-sql那块

Spark 的基础环境搭建文档，讲得还挺清楚的。操作步骤写得蛮细，连你第一次配环境都不会太慌。配置变量、装依赖、跑个 demo，全流程都有。 PDF 里的命令行操作挺实用，SPARK_HOME、PATH这些怎么配都写清楚了。系统是基于Linux环境，Mac 用户基本也能照搬。反正你按着它来，率能一次跑通。 安装完Java、Hadoop之后，再装Spark就比较顺利了。尤其是和 Hadoop 的结合部分，有人一开始搞不清路径和依赖的坑，这里也给出了办法，嗯，挺贴心的。 文末还贴了两个不错的扩展资料，一个是讲 Hadoop 环境搭建 的，另一个是 Spark 特定版本的下载链接。如果你要搭个小型的

Spark 入门的起点就是搞懂它的三个核心模块：Spark Core、Spark Streaming和Spark SQL。Core 像底座，搞定任务调度和资源管理；Streaming 负责实时数据流；SQL 这块嘛，就是给你一个熟悉的操作方式来查数据，挺适合有数据库背景的你。 Spark Core的东西比较基础但也最关键，比如 RDD、任务划分、Job 调度这些。别觉得枯燥，理解了这个，后面不管是跑批还是实时，思路都顺了。 Spark Streaming挺适合做实时数据，比如日志监控、实时用户行为这种需求。你只要搞定 DStream 的概念，再加上一点窗口函数用法，起来还蛮顺手的。 Spark

这份指南深入探讨了 Spark 性能优化的基础知识，涵盖了关键概念和实用技巧，助你提升 Spark 应用的效率。

Spark 的基础知识，内容不绕弯子，讲得挺清楚，尤其适合刚入门大数据的你。邹紫岩的整理逻辑还不错，知识点比较系统，从RDD到Spark SQL都覆盖到了。就算你之前只听说过 Hadoop，用这个入门也不算晚。页面加载快，阅读体验也蛮友好。

Spark-SQL 的 DataFrame 操作，用起来还挺香的，尤其是你想把结构化数据当表来查的时候，写起来就跟写 SQL 差不多，顺手。DataFrame 其实就是个分布式表格，底层是RDD，但不用你自己管怎么分发、怎么缓存，Spark 都帮你搞定了，效率也挺高。你写的查询，后面都被 Catalyst 优化过，执行速度比原生RDD快多了。还有一点蛮方便的，Spark-SQL可以直接读Hive的数据，像HiveContext就专门干这个的。如果你项目里本来就在用 Hive，迁过来几乎不用改逻辑，兼容得还不错。而且它支持的数据源种类也不少，JSON、CSV、JDBC，甚至你本地的txt文件都能

这份思维导图详尽总结了Spark的核心概念，涵盖了spark-core、spark-streaming和spark-sql，适合零基础学习者。Spark在大数据处理中具有重要意义。