人工精选2022-Spark3全新教程
这套 Spark 3 资料到底值不值得看 市面上很多大数据教程喜欢把概念吹得天花乱坠，但真到了公司里，你要解决的就是怎么把几个 G 甚至 TB 级别的日志数据快速清洗、聚合。这套围绕 Spark 3 的体系资料，核心解决的就是「如何用分布式计算处理海量数据」的问题。它没有乱七八糟的副业噱头，纯粹讲
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这套 Spark 3 资料到底值不值得看
市面上很多大数据教程喜欢把概念吹得天花乱坠，但真到了公司里，你要解决的就是怎么把几个 G 甚至 TB 级别的日志数据快速清洗、聚合。这套围绕 Spark 3 的体系资料，核心解决的就是「如何用分布式计算处理海量数据」的问题。它没有乱七八糟的副业噱头，纯粹讲 Spark 的底层执行逻辑和算子使用。如果你平时做数据分析卡在 Python 单机跑不动，或者做后端想往数据工程方向转，需要搞懂 RDD 模型怎么在集群上跑任务，这套资料就值得看。但如果你只是想学写几句 SQL 查数据库，或者完全没碰过任何一门编程语言，建议先补基础，直接看会在环境配置和序列化概念上卡壳。
资料怎么用：先理框架，再抠算子
拿到资料后，不要按顺序一页页死磕，建议先抓两块。第一块是 Spark 概述与 Local 模式配置，这部分帮你把本地跑通环境，先不急着弄集群，在单机上把入门案例敲出来，看到输出结果你才有信心往下走。第二块是核心的 RDD 体系，这也是整套资料的灵魂。重点看 RDD 的 transformation 和 action 操作，资料里同时给了 Scala 和 Java 的实现，如果你本身是 Java 开发，直接对照 Java 版本去练；如果想更贴合大数据生态，建议跟着 Scala 版本走。看这部分时，务必把 Value 类型、双 Value 类型和 Key-Value 类型的转换逻辑区分开，这决定了你以后写清洗脚本会不会频繁报错。
学完能独立做什么与练习建议
啃完这套资料，你不会立刻变成架构师，但能独立完成一件很具体的事：用 Spark Core 写离线批处理脚本。比如给你一份杂乱的用户行为日志，你能自己写代码把无效数据过滤掉，按用户 ID 分组，最后算出每个用户的访问次数并落盘到文件系统。配合练习时，建议不要只看视频或文档，一定要开虚拟机或用本地环境，把资料里提到的闭包序列化、依赖关系和持久化操作亲手敲一遍。尤其是 Kryo 序列化和缓存机制，这两块平时看概念觉得没用，但在处理千万级数据时，决定了你的任务是几分钟跑完还是直接内存溢出挂掉。把这些底层细节跑通，才算真正把这套资料的价值榨干了。
spark分析数据的过程，spark算子及计算分析数据方式
课程目录
* 01 sparkCore/
* 01 spark&概述
* 02 spark&入门案例
* 03 spark&配置local模式
* 04 spark&集群配置
* 05 spark&核心概念
* 06 RDD概念
* 07 RDD的创建使用
* 08 RDD&transformation&Value类型
* 09 RDD&transformation&双Value类型
* 10 RDD&transformation&key-value类型
* 11 RDD&transformation&java
* 12 RDD&action&scala
* 13 RDD&action&java
* 14 RDD&序列化
* 15 RDD&kyro序列化框架
* 16 RDD&依赖关系
* 17 RDD&持久化
* 18 RDD&文件读取与保存
* 19 共享变量
* 02 sparkSql/
* 01 sparkSql&概述
* 02 sparkSql&DataFrame&sql语法
* 03 sparkSql&json文件&txt文件
* 04 sparkSql&DataSet&概述
* 05 sparkSql&自定义schema
* 06 sparkSql&自定义函数
* 03 sparkStreaming/
* 01 sparkStreaming&简介
* 02 sparkStreaming&案例wordcount
* 03 sparkStreaming&DStream简介
* 04 sparkStreaming&DStream&自定义数据源
* 05 sparkStreaming&DStream&kafka数据
* 06 sparkStreaming&DStream转换
* 07 sparkStreaming&DStream输出
* 08 项目&PM2.5
* 09 项目&广告黑名单&工具类编写
* 10 项目&广告黑名单&功能编写
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