工作一年半的反思和希冀

我的本科专业是信息管理,虽然和计算机搭边,但是在本科并没有花太多的精力在编程上,只是中规中矩的完全了相关的课程学习,也缺少一些项目实践。

毕业后,阴差阳错,进入了一个手机开放厂商,开始了自己的安卓开发之旅。由于基础太差以及时间的紧迫,工作单位并没有给我足够的时间从头开始学习,在短暂的培训后就开始接手了工作,主职是解手机系统的bug,业务范围从最初的framework层,到后来专注于安卓输入法。在工作之初,自己的压力确实非常大,发现自己的知识系统千疮百孔,很难思路清晰地完成自己的任务。为了缩短这个过程,开始了自己东一棒槌西一榔头的学习,就是用到什么学什么,练了些安卓程序,学了点儿java基础,看了些linux知识,跌跌撞撞的在最初的一年里完成了自己的本职工作。

随着自己能慢慢处理好手头的工作,自己也慢慢进入了一个懈怠期。每天晃晃悠悠的完成了自己的本职工作后,并没有抓紧时间提高自己,开始各种偷懒,而且不断地欺骗着自己,从明天开始就好好学习,我总是自我催眠般的这么对自己说。

不久前,因为各种因素,我接受的工作范围和工作内容一下子大了很多,面对很多看似简单的问题,发现自己总是会出现各种不应该的错误。认真反思,还是自己并没有一个完整的编程相关的知识体系,只是这儿懂一点儿,那儿懂一点儿。在接下来的日子里,我会在完成自己本职工作的基础上,从java基础、安卓编程和算法这三个方面,开始从头学起,补足自己的知识体系,接下来的文章也会以自己在工作中遇到的问题为主,并加上自己对编程基础知识的学习和心得。或许接下来发的很多东西很基础,也很简单,但我会正式这个虽然工作很久,但是依旧是编程菜鸟的自己,从头开始!

### 关于 Apache Spark 的使用教程 Apache Spark 是一种强大的分布式计算工具,适用于大规模数据处理分析。以下是关于如何入门深入学习 Apache Spark 的一些资源建议。 #### 1. 官方文档 官方文档始终是最权威的学习资料之一。Apache Spark 提供了详尽的文档来帮助开发者理解其核心概念技术细节[^1]。 - **官方网站**: 可以访问 [Apache Spark 官网](https://spark.apache.org/) 获取最新版本的文档支持。 - **编程指南**: 官方提供了针对不同语言(Scala、Python Java)的 API 文档示例代码[^2]。 #### 2. 初学者教程 对于初学者来说,可以从以下几个方面入手: - **环境搭建**: 学习如何安装 Spark 并配置运行环境。可以参考官方提供的安装指南[^3]。 - **交互式体验**: 使用 `Spark Shell` 来熟悉基本的操作命令。通过 REPL (Read-Eval-Print Loop),可以直接执行简单的数据分析任务。 ```bash # 启动 Scala 版本的 Spark Shell $SPARK_HOME/bin/spark-shell # 启动 Python 版本的 PySpark Shell $SPARK_HOME/bin/pyspark ``` #### 3. 核心概念 掌握 Spark 的核心组件是进一步应用的基础: - **RDD 基础**: Resilient Distributed Datasets (RDDs) 是 Spark 中的核心抽象,表示不可变的数据集合。可以通过以下方式创建 RDD: ```python # 创建一个简单的 RDD data = sc.parallelize([1, 2, 3, 4]) ``` - **广播变量**: 当需要共享只读数据时,可以利用广播变量减少网络传输开销[^4]。例如,在多个节点间传递小型表格或字典文件。 #### 4. 高级特性 随着技能提升,还可以探索更复杂的主题: - 流处理: 结合 Structured Streaming 实现实时数据管道构建。 - SQL 查询: 使用 Spark SQL 对结构化数据集执行高效查询操作。 - MLlib 库: 运用内置机器学习算法完成预测建模等工作流程。 --- ###
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