Spark学习

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。

Spark 学习笔记 学习 Spark 核心概念 实践 Spark 操作 探索 Spark 生态系统

这是一个学习 Apache Spark 的共享资源库。最初由 [Feng2017] 在 Github 上发布，主要包含作者在 IMA 数据科学奖学金期间的自学笔记。 该资源库力求使用详细的演示代码和示例来演示如何使用每个主要功能。 这些教程假设读者具备编程和 Linux 的基础知识，并以简单易懂的教程和详细示例的形式分享 PySpark 编程知识。

随着Python Spark的快速发展，越来越多的开发者开始倾向于使用Python语言进行大数据处理。

Apache Spark是Apache软件基金会下的一款开源大数据处理框架，以其高效、灵活和易用性著称。Spark学习手册的目的是帮助用户深入理解Spark的核心概念、工作原理以及在实际项目中应用Spark进行数据处理的方法。以下是每个文件内容的详细解读： 1. 01Spark生态和安装部署.pdf Spark生态系统包括多个组件，如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和GraphX（图处理）。件介绍了在各种环境（例如本地、Hadoop YARN、Mesos或Standalone集群）中安装和配置Spark的方法，还包括配置参数调整

基于内存的分布式计算框架的 Spark，挺适合搞大数据的你研究一下。RDD是它的核心概念，说白了就是一套能并行数据的抽象模型，灵活又高效。用它的时候你不需要操心太多底层的存储和调度，逻辑封装完，Spark 自己会生成Task交给Executor去跑，响应也快。 RDD 的弹性挺关键的，比如它不保存数据本体，只保留逻辑，这样一出事能自动恢复，减少你调 bug 的痛苦。而且它是不可变的，每次改操作都生成新的RDD，这点对数据一致性友好。 常用操作方面，像groupBy、reduceByKey这些算子，还挺常用。比如你要按用户聚合访问日志，直接groupBy就搞定。如果你要减少分区数量，coales

Spark学习笔记适合初学者入门，详细资源请查阅个人GitHub：https://github.com/huangyueranbbc。

Spark SQL 的学习笔记，内容还挺扎实的，适合刚上手或者回炉复习的你。不光讲了基础概念，还带了不少实用例子，比如怎么建 Hive 表、怎么用 Beeline 连 ThriftServer，细节拉满。像DataFrame和Dataset的区别也讲得比较清楚，配合代码块看着顺手，理解起来也轻松不少。

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。

本资源涵盖Spark编程学习资料及Python实例，包括Spark编程模型、构建分布式集群、开发环境与测试、RDD编程API实战、运行模式详解、Spark内核解析、GraphX图计算与挖掘实战、Spark SQL原理与实战、基于Spark的机器学习、Tachyon文件系统、Spark Streaming原理与实战、多语言编程支持、R语言在Spark中的应用、性能优化与最佳实践、Spark源码解析。