如今，數據的重要已無需多言，互聯網企業對於數據的利用效率，很大程度的決定了企業競爭力，而
數據處理技術很大程度上就決定了數據的利用效率。因為數據很重要，所以做數據處理的人薪資也貴，畢竟市場決定價格。在拉勾網上，同一公司提供的崗位裡，同等資歷的開發工程師和大數據工程師，月薪可能相差 20k 。可以預見的是隨著物聯網、5G 的普及，大數據人才只會越來越搶手。
Spark 於大數據工程師，就像 Java 於後端工程師
做大數據處理，一定繞不過 Apache Spark ，這是目前全球範圍內最為流行、功能最為全面、社區最為活躍的大數據處理技術。
Spark 之於大數據工程師，就好像 Java 之於後端工程師：學會了並不能保證你一定能夠拿到 Offer，但是不會，拿到 Offer 的可能性很小。
Spark 有多火：從 GitHub 的數據可以看到，在 Apache 的所有開源項目中，Spark 的關注度排名第 3（前兩位分別是 RPC 服務框架 Dubbo 和可視化平臺 Superset），在所有大數據處理技術中排名第 1
我們常見的批處理、流處理、數據分析、數據探索、機器學習等場景，Spark 都提供了很好的解決方案。可以說任何有數據處理需求的人，都可以用 Spark 來完成自己的研究與日常工作。
學不會Spark咋辦？
但很多人對 Spark 有一種天然的“距離感”，總是說“太難了”“更新太快了”，主要原因無外乎：
- 看 Spark 的官方文檔，有很多新概念很抽象，例如彈性分佈式數據集等；此外，Spark 在 2.0 的時候全面更新了一次，與之前的老版本差異很大。
- Spark 是一個分佈式系統，很多開發人員因為以往工作經驗並不熟悉這種技術，如果動手能力較差，就很難搭建可以運行的 Spark 環境。
- 雖然 Spark 圖書不少，但基本上都是從原理出發，內容事無鉅細，小編介紹的這本Spark電子文檔就很全面的理解Sprak
本書主要內容
本書共15章，每章的主要內容如下：
- 第1章回答了Spark為何是大數據處理平臺的必然選擇?Spark速度如此之快的原因是什麼? Spark 的理論基石是什麼? Spark 具體是如何僅僅使用一個技術堆棧解決多元化的大數據處理需求的?
- 第2章回答瞭如何從零起步構建Hadoop集群?如何在Hadoop集群的基礎上構建Spark集群?如何測試Spark集群?
- 第3章回答瞭如何在IDEA集成開發環境中開發並運行Spark程序?如何在IDA中開發Spark代碼並進行測試?
- 第4章在細緻解析RDD的基礎上會動手實戰RDD中的Transformation類型的RDDAction類型的RDD，並伴有Spark API的綜合實戰案例。
- 第5章詳細分析了Spark Standalone模式、Spark Yarn-Cluster模式、Spark-Client 模式的設計和實現。.
- 第6章首先介紹Spark內核，接著分析Spark內核及源碼，細緻解析Spark作業的全生命週期，最後分享Spark性能優化的內容。
- 第7章通過大約30個動手實踐的案例循序漸進地展示SparkGraphX框架方方面面的功能和使用方法，並對Spark GraphX的源碼進行解析。
- 第8章基於Spark SQL動手編程實踐章節，從零起步，細緻、深入地介紹了Spark SQL方方面面的內容。
- 第9章從快速入門機器學習開始，詳細解析MLlib框架，通過對線性迴歸、聚類、協同過濾的算法解析源碼解析和案例實戰，循序漸進地揭秘MLib,最後通過對MLlib 中BasicStatics、樸素貝葉斯算法、決策樹的解析和實戰，進一步提升掌握Spark機器學習的技能。
- 第10章細緻解析了Tachyon 這個分佈式內存文件系統的架構設計、具體實現、部署以及Spark對Tachyon的使用等內容。
- 第11章循序漸進地介紹SparkStreaming的原理、源碼和實戰案例等內容。
- 第12章介紹了Spark多語言編程的特點，並通過代碼實例循序漸進地介紹Spark多語言編程，最後通過-個綜合實例來實踐Spark多語言編程。
- 第13章從R語言的基礎介紹和動手實戰入手，介紹SparkR的使用和代碼實戰，助您快速上手R語言和Spark兩大大數據處理的利器。
- 第14章循序漸進地介紹了Spark 常見的問題及其調優方式。首先介紹Spark性能優化的
- 14大問題及其解決方法，然後從內存優化、RDD分區、Spark對象和操作的性能調優等角度解決常見的性能調優問題，最後講解Spark最佳實踐方案。
- 第15章聚焦於Spark源碼中的BlockManager、 Cache 和Checkpoint 等核心源碼解析，BlockManager、Cache和Checkpoint 是每個Spark學習者都必須掌握的核心內容。本章循序漸進地解析了這三部分的源碼，包括通過源碼說明其用途、實現機制、內部細節和實際Spark生產環境下的最佳實踐等。通過本章即可輕鬆駕馭BlockManager、Cache和Checkpoint,對Spark精髓的領悟也必將更上一層樓!
- 附錄部分主要是從Spark的角度來講解Scala,以動手實戰為核心，從零開始，循序漸進地講解Scala函數式編程和麵向對象編程。
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1.如果你想成為大數據工程師，需要根據業務需求開發離線計算的批處理應用，還有實時計算的流處理應用；
2.如果你想成為大數據架構師，Spark 生態可以很好地滿足公司不同層次的數據處理需求，如離線計算、實時處理、數據挖掘等；
3.如果你是一名數據分析師，想用 Spark 提升工作效率；
4.如果你是一名數據分析愛好者， Spark 對 SQL 支持很好，也可以嘗試。
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大數據時代的風口近在眼前，掌握 Spark 就能快人一步，希望你不要錯過這個機會。
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