原创 怎样学习spark

　现在一提到云计算大数据，就会想到spark。要怎样学习spark呢？首先我们需要简单了解一下它：Spark是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，甚至在某些工作负载方面表现得更加优越。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有非常完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位；下面就和大家具体分享一下怎样学习spark！

　　阶段一：掌握Scala语言

　　Spark框架是采用Scala语言编写的。所以如果你想要成为Spark高手，就必须阅读Spark的源代码，所以掌握Scala也就是必须的了。虽说现在的Spark可以采用多语言Java、Python等进行应用程序开发，但是最快速的和支持最好的开发API依然并将永远是Scala方式的API，所以你必须掌握Scala来编写复杂的和高性能的Spark分布式程序；尤其要熟练掌握Scala的trait、apply、函数式编程、泛型、逆变与协变等；

　　阶段二：精通相应的API

　　例如面向RDD的开发模式，掌握各种transformation和action函数的使用；Spark中的宽依赖和窄依赖以及lineage机制；掌握RDD的计算流程，例如Stage的划分、Spark应用程序提交给集群的基本过程和Worker节点基础的工作原理等

　　阶段三：深入Spark内核

　　此阶段主要是通过Spark框架的源码研读来深入Spark内核部分：通过源码掌握Spark的任务提交过程、Spark集群的任务调度；尤其要精通DAGScheduler、TaskScheduler和Worker节点内部的工作的每一步的细节；

　　阶段四:掌握核心框架的使用

　　我们使用Spark的时候大部分时间都是在使用其上的框架例如Spark Streaming是非常出色的实时流处理框架，要掌握其DStream、transformation和checkpoint等； Spark 1.0.0版本在Shark的基础上推出了Spark SQL，离线统计分析的功能的效率有显著的提升，需要重点掌握；对于Spark的机器学习和GraphX等要掌握其原理和用法；

　　阶段五:做实战项目

　　通过一个完整的具有代表性的Spark项目来贯穿Spark的方方面面，包括项目的架构设计、用到的技术的剖析、开发实现、运维等，完整掌握其中的每一个阶段和细节，这样就可以让您以后可以从容面对绝大多数Spark项目。

　　怎样学习spark和大家分享完了。上面完整的学习路径中，第一二阶段基本是可以通过自学完成的，而真正想学习会第三四五阶段，最好是有大咖带领或者跟着老师的思路进行学习。不管采用什么手段学习，一定要注重实战项目的练习。只有将理论知识全部应用到真是的开发环境中，才能真正成为你的技术。

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