Spark,大数据技术学习必须要掌握的语言

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。