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Spark,大数据技术学习必须要掌握的语言

2018-05-26 10:03 来源:未知 编辑: admin 点击:
导读伴随Spark技术的普及推广,对专业人才的需求日益增加。Spark这门语言也是科多大数据在教学实施过程,必须要学习者深入学习的一门语言。不过学习Spark,也不如能操之过急,也需要一
伴随Spark技术的普及推广,对专业人才的需求日益增加。Spark这门语言也是科多大数据在教学实施过程,必须要学习者深入学习的一门语言。不过学习Spark,也不如能操之过急,也需要一招一式,从内功练起:通常来讲需要经历以下阶段:
第一阶段:熟练的掌握Scala语言
1,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,;
2, 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;
3, 尤其要熟练掌握Scala的trait、apply、函数式编程、泛型、逆变与协变等;
第二阶段:精通Spark平台本身提供给开发者API
1, 掌握Spark中面向RDD的开发模式,掌握各种transformation和action函数的使用;
2, 掌握Spark中的宽依赖和窄依赖以及lineage机制;
3, 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
第三阶段: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:
1, 通过源码掌握Spark的任务提交过程;
2, 通过源码掌握Spark集群的任务调度;
3, 尤其要精通DAGScheduler、TaskScheduler和Worker节点内部的工作的每一步的细节;
第四阶级: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查询等方面具有显著的优势,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:
1, Spark Streaming是非常出色的实时流处理框架,要掌握其DStream、transformation和checkpoint等;
2, 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著的提升,需要重点掌握;
3, 对于Spark的机器学习和GraphX等要掌握其原理和用法;
第五阶级: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。
第六阶级:提供Spark解决方案
1, 彻底掌握Spark框架源码的每一个细节;
2, 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;
3, 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;
科多大数据的大数据部门学习,总共要经历初识大数据、大数据数据库、实时数据采集处理、Spark数据分析等几个阶段。目前科多大数据在大数据工程师方面已经培养出了上百名学员,这些学员均已成功高薪就业,输送到各个大数据企业。作为工信部大数据工程师指定培养基地以及2016年度大数据课程培训领域唯一优秀课程,科多大数据定当不忘初心,继续前行!
 
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