spark学习大纲

Spark 学习大纲

1. Spark 简介

• 1.1 什么是 Spark
• 1.2 Spark 的优势与特点
• 1.3 Spark 生态系统（Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, MLlib, GraphX）
• 1.4 Spark 与 Hadoop 的关系

2. Spark 环境搭建

• 2.1 本地模式安装
• 2.2 集群模式安装（Standalone, YARN, Mesos）
• 2.3 Spark Shell 的使用
• 2.4 Spark 应用程序的提交与运行

3. Spark Core

• 3.1 RDD（Resilient Distributed Dataset）概念
• 3.2 RDD 的创建与操作
  • 3.2.1 转换操作（Transformations）
  • 3.2.2 行动操作（Actions）
• 3.3 RDD 的持久化与缓存
• 3.4 宽依赖与窄依赖
• 3.5 Spark 任务调度与执行流程
• 3.6 Spark 内存管理

4. Spark SQL

• 4.1 Spark SQL 简介
• 4.2 DataFrame 与 Dataset
• 4.3 SQL 查询与 DataFrame API
• 4.4 数据源与数据格式（JSON, Parquet, CSV, JDBC）
• 4.5 Catalyst 优化器
• 4.6 Spark SQL 与 Hive 集成

5. Spark Streaming

• 5.1 流处理简介
• 5.2 DStream（Discretized Stream）概念
• 5.3 输入源与输出操作
• 5.4 窗口操作与状态管理
• 5.5 Structured Streaming
• 5.6 容错与 Exactly-Once 语义

6. Spark MLlib

• 6.1 机器学习简介
• 6.2 MLlib 的主要算法
  • 6.2.1 分类与回归
  • 6.2.2 聚类
  • 6.2.3 协同过滤
  • 6.2.4 降维
• 6.3 特征提取与转换
• 6.4 模型评估与调优
• 6.5 Pipeline API

7. GraphX

• 7.1 图计算简介
• 7.2 图的表示与操作
• 7.3 图算法（PageRank, Connected Components, Triangle Counting）
• 7.4 GraphFrames

8. Spark 性能优化

• 8.1 数据分区与并行度
• 8.2 内存优化
• 8.3 数据倾斜处理
• 8.4 Shuffle 优化
• 8.5 资源调优（CPU, 内存, 网络）

9. Spark 高级主题

• 9.1 Spark 与 Kubernetes 集成
• 9.2 Spark 与 Delta Lake 集成
• 9.3 Spark 与 Kafka 集成
• 9.4 Spark 与 TensorFlow/PyTorch 集成
• 9.5 Spark 3.0 新特性

10. Spark 实战项目

• 10.1 数据清洗与ETL
• 10.2 实时数据处理
• 10.3 机器学习模型训练与部署
• 10.4 图数据分析
• 10.5 大规模日志分析

11. Spark 社区与资源

• 11.1 Spark 官方文档与源码
• 11.2 Spark 社区与论坛
• 11.3 开源项目与案例研究
• 11.4 学习资源推荐（书籍, 博客, 视频教程）

12. Spark 未来发展与趋势

• 12.1 Spark 在云原生环境中的应用
• 12.2 Spark 与 AI 的融合
• 12.3 Spark 在大数据生态中的角色演变

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学习建议

• 理论与实践结合：在学习理论的同时，动手实践是掌握 Spark 的关键。可以通过本地环境或云平台（如 AWS EMR, Databricks）进行实验。
• 项目驱动学习：通过实际项目（如日志分析、推荐系统）来巩固所学知识。
• 参与社区：积极参与 Spark 社区，关注最新的技术动态和最佳实践。

希望这份大纲能帮助你系统地学习 Spark！