大数据的处理怎么能变快一点，答案是请用spark，因为它是基于内存的，可以有效减少数据的落地次数。Spark性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。

　　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。

　　伴随Spark技术的普及推广，对专业人才的需求日益增加。Spark专业人才在未来也是炙手可热，轻而易举可以拿到百万的薪酬。而要想成为Spark高手，也需要一招一式，从内功练起：通常来讲需要经历以下几个阶段：

　　一：熟练的掌握Scala语言

　　Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala。

　　虽然说现在的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;

　　二：精通Spark平台本身提供给开发者API

　　掌握Spark中面向RDD的开发模式，掌握各种transformation和action函数的使用;掌握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

　　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;通过源码掌握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;

　　四：掌握基于Spark上的核心框架的使用

　　Spark作为云计算大数据时代的集大成者，在实时流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面具有显着的优势，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Shark、Spark Streaming等.

　　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的离线统计分析功能，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着的提升，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;

　　五：做商业级别的Spark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。

　　六：提供Spark解决方案

　　彻底掌握Spark框架源码的每一个细节;根据不同的业务场景的需要提供Spark在不同场景的下的解决方案;根据实际需要，在Spark框架基础上进行二次开发，打造自己的Spark框架;

　　前面所述的成为Spark高手的六个阶段中的第一和第二个阶段可以通过自学逐步完成，随后的三个阶段最好是由高手或者专家的指引下一步步完成，最后一个阶段，基本上就是到”无招胜有招”的时期，很多东西要用心领悟才能完成。
第三十八届CIO班招生
国际CIO认证培训
首席数据官（CDO）认证培训

免责声明：本网站（http://www.ciotimes.com/）内容主要来自原创、合作媒体供稿和第三方投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
本网站刊载的所有内容（包括但不仅限文字、图片、LOGO、音频、视频、软件、程序等）版权归原作者所有。任何单位或个人认为本网站中的内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，请及时通知本站，予以删除。