Spark怎么学？Spark入门路线规划

Spark在大数据分析处理领域，一直以来都是具有广泛的影响力的，也可以说与Hadoop并驾齐驱。现如今的大数据应用技术体系当中，Spark更是成为不可忽视的重要支撑性技术，入门大数据，Spark也是必学。那么Spark怎么学？下面我们来给大家分享一个简单的Spark入门路线规划。

首先，对于Spark，大家都知道在大规模数据处理上，具有很强的系统性能，基于内存计算，实现大规模、低延迟的数据分析处理。因此，Spark广受青睐的原因，就是因为强劲的数据处理性能。


Spark学习，先要从建立起完善的理论知识体系。

Spark的优势，来源于内存计算，基于现今的DAG调度程序、查询优化程序、物理执行引擎，实现批处理和流处理的高效性能，从而实现了比早期的Hadoop更高效率的数据处理。

整个Spark系统，为数据处理提供了包括批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）等多个工具组件，在Spark学习当中，需要对这些组件功能都熟练掌握。

Spark的核心组成，叫做弹性分布式数据集，也就是大家从可能听到过的RDD，完成应用任务调度、RPC、序列化和压缩等工作，并为运行在其上的上层组件提供API。

其次，Spark SQL，支持使用SQL语句的方式来查询数据，同时支持多种数据源，包括Hive表，parquest以及JSON等。

另外，还有Spark Streaming，提供实时数据流式计算；MLlib，提供常用机器学习算法的实现库；GraphX，提供一个分布式图计算框架；BlinkDB，交互式SQL的近似查询引擎；Tachyon，以内存为中心高容错的的分布式文件系统。

Spark怎么学？我们的建议是从基础理论开始，逐步掌握，由浅入深，并且开始进入Spark的学习，也证明学习者自身已经有了一定的大数据技术基础了，循序渐进最终都能很好的掌握。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发培训班每月开班中，详情可联系客服了解！