spark编程入门

❶ 科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark

科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark

1.Spark基于什么算法的分布式计算（很简单）

2.Spark与MapRece不同在什么地方

3.Spark为什么比Hadoop灵活

4.Spark局限是什么

5.什么情况下适合使用Spark

Spark与Hadoop的对比

Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。

Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。

Spark比Hadoop更通用

Spark提供的数据集操作类型有很多种，不像Hadoop只提供了Map和Rece两种操作。比如map, filter, flatMap, sample, groupByKey, receByKey, union, join, cogroup, mapValues, sort,partionBy等多种操作类型，Spark把这些操作称为Transformations。同时还提供Count, collect, rece, lookup, save等多种actions操作。

这些多种多样的数据集操作类型，给给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的Data Shuffle一种模式。用户可以命名，物化，控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活。

不过由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。

容错性

在分布式数据集计算时通过checkpoint来实现容错，而checkpoint有两种方式，一个是checkpoint data，一个是logging the updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错。

可用性

Spark通过提供丰富的Scala, java，Python API及交互式Shell来提高可用性。

Spark与Hadoop的结合

Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark on YARN。Spark可以与MapRece运行于同集群中，共享存储资源与计算，数据仓库Shark实现上借用Hive，几乎与Hive完全兼容。

Spark的适用场景

Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小（大数据库架构中这是是否考虑使用Spark的重要因素）

由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。

运行模式

本地模式

Standalone模式

Mesoes模式

yarn模式

Spark生态系统

Shark ( Hive on Spark): Shark基本上就是在Spark的框架基础上提供和Hive一样的H iveQL命令接口，为了最大程度的保持和Hive的兼容性，Shark使用了Hive的API来实现query Parsing和 Logic Plan generation，最后的PhysicalPlan execution阶段用Spark代替Hadoop MapRece。通过配置Shark参数，Shark可以自动在内存中缓存特定的RDD，实现数据重用，进而加快特定数据集的检索。同时，Shark通过UDF用户自定义函数实现特定的数据分析学习算法，使得SQL数据查询和运算分析能结合在一起，最大化RDD的重复使用。

Spark streaming: 构建在Spark上处理Stream数据的框架，基本的原理是将Stream数据分成小的时间片断（几秒），以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据。Spark Streaming构建在Spark上，一方面是因为Spark的低延迟执行引擎（100ms+）可以用于实时计算，另一方面相比基于Record的其它处理框架（如Storm），RDD数据集更容易做高效的容错处理。此外小批量处理的方式使得它可以同时兼容批量和实时数据处理的逻辑和算法。方便了一些需要历史数据和实时数据联合分析的特定应用场合。

Bagel: Pregel on Spark，可以用Spark进行图计算，这是个非常有用的小项目。Bagel自带了一个例子，实现了Google的PageRank算法。

End.

❷ Spark核心编程进阶-yarn模式下日志查看详解

yarn模式下调试运行中的spark作业

在yarn模式下，spark作业运行相关的executor和ApplicationMaster都是运行在yarn的container中的
一个作业运行完了以后，yarn有两种方式来处理spark作业打印出的日志

这种方式的话，顾名思义，就是说，将散落在集群中各个机器上的日志，最后都给聚合起来，让我们可以统一查看
如果打开了日志聚合的选项，即yarn.log-aggregation-enable，container的日志会拷贝到hdfs上去漏哗，并从机器中删除

对于这种情况，可以使用yarn logs -applicationId <app ID>命令，来查看日志
yarn logs命令，会打印出application对应的所有container的日志出来，当然，因为日志是在hdfs上的，我们自然也可以通过hdfs的命令行来直接从hdfs中查看日志
日志在hdfs中的目录，可以通过查看yarn.nodemanager.remote-app-log-dir和yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix属性来获知

日志也可以通过spark web ui来查看executor的输出日志
但是此时需要启动History Server，需要让spark history server和maprece history server运行着
并且在yarn-site.xml文件中，仿枯配置yarn.log.server.url属性
spark history server web ui中的log url，会将你重定向到maprece history server上，去查看日志

如果没有打开聚合日志选项，那么日志默认就是散落在各个机器上的本次磁盘目录中的，在YARN_APP_LOGS_DIR目录下
根据hadoop版本的不同，通常在/tmp/logs目录下备搜洞，或者$HADOOP_HOME/logs/userlogs目录下
如果你要查看某个container的日志，那么就得登录到那台机器上去，然后到指定的目录下去，找到那个日志文件，然后才能查看

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ApacheSpark是专为大规模数据处理而设升弊计的快速通用的计算碰笑启引擎。Spark是一种与笑如Hadoop相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使Spark在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark启用了内存分布数据

❹ 大数据spark培训有没有什么学习心得谈谈

首先大数渗绝洞据spark技术是基于Python和scala编程丛枯语言的，熟悉掌握这两种编程语言是必须的；
其次是要学习spark应用场景、模型和集群搭建等内容；
还有后期的大数据处理等都是必要的宏态知识点

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❻ 怎样最好的在win7的环境下学习spark 知乎

其实，我想说，起激并初学习Hadoop的一些经验对现在学习和理解spark有了很大的帮助，尤其反反复复几次Hadoop的配置，现在linux基础指令和spark安装，比较顺手了，出错了也知道哪里遗漏了。

肯定第一步是配置spark环境：包括linux系统的安装，java，ssh，Hadoop，Scala，spark的安装与环境变量设置。虽说简单，但对于初学者说，尤其是没有使用过linux系统的，还是有些挑战。其中遗漏一些细节问题，都会出错。

第二步：java学习。会java的可以忽略，不会的建议还是学习下java，虽说可以跳过java直接学习Scala，但是Scala毕竟和java联系密切，教材中也经常拿Scala和Java做比较。掌握Java基础就行，最差就是能看懂吧。。

第三步：Hadoop学习。明毕迹HDFS，MR计算框架，必须得知数蠢道吧。spark也是需要在HDFS上进行数据获取的，学习Hadoop才能知道其不足，明白spark的优势，为什么Hadoop必死。在hdfs的操作指令也必须掌握。能会写MapRece程序就再好不过了。（我还不会。。。）

第四步：Scala学习。函数式编程，重点明白这个吧。一些trait什么的使用，会java了这些都是小菜，本质一样，表达方式不同而已。所以。再次强调要学习JAVA。对我来说，不需要深入学习Scala编程，只需能看懂，而且会使用Scala操作RDD就行。后面的复杂高级编程我没学，以后用到再看。

第五步：就是spark学习。当然，最好学习spark的方式就是看官方文档，读源码，看博客（博客写的都太简单，没有特别深入的），看RDD的论文，作业如何调度，什么什么的。对于英语水平不高，阅读官方文档略困难的童鞋，推荐某研究院的spark官方文档中文翻译，还是很全的。不推荐买国内的书看，想看度娘参考下就行了，所以。英语也得提升啊。

❼ 大数据应用的课程大纲

高级大数据运维课程大纲那家最好

到魔据不错，很注重基础教育，看合不合适。刚开始有些枯燥，入门就好了，现在缺大数据人才，好好学会有前途。如果没有基础一般需要5个月，虽然刚开始有些枯燥，薪资不错。

大数据教学大纲，求大神赐教

第一阶段
CORE JAVA （标黑的需重点熟练掌握，其他掌握）
Java基础
数据类型
运算符、循环
算法
顺序结构程序设计
程序结构
数组及多维数组
面向对象
构造方法、控制符、封装
继承
多态
抽象类、接口
常用类
*** Collection、list
HashSet、TreeSet、Collection
*** 类Map
异常
File
文件/流
数据流和对象流
线程（理解即可）
网络通伍晌信（理解即可）
第二阶段
数据结构
关系型数据库
Linux系统操作
Linux操作系统概述
安装Linux操作系统
图形界面操作基础
Linux字符界面基础
字符界面操作进阶
用户、组群和权限管理
磁盘分区管理
文件系统管理
软件包管理与系统备份
Linux网络配置
（主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识判橘兄，同时通过大量实验，着重培养学生的动手能力。使学生了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对掘袭服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。）
重点掌握：
常见算法
数据库表设计
SQL语句
Linux常见命令
第三阶段
Hadoop阶段
离线分析阶段
实时计算阶段
重点掌握：
Hadoop基础
HDFS
MapRece
分布式集群
Hive
Hbase
Sqoop
Pig
Storm实时数据处理平台
Spark平台
若之前没有项目经验或JAVA基础，掌握了第一阶段进入企业，不足以立即上手做项目，企业需再花时间与成本培养；
第二阶段掌握扎实以后，进入企业就可以跟着做项目了，跟着一大帮人做项目倒也不用太担心自己能不能应付的来，当然薪资不能有太高的要求；
前两个阶段都服务于第三阶段的学习，除了重点掌握这些知识以外，重点需要找些相应的项目去做，不管项目大小做过与没有相差很多的哦！掌握扎实后可直接面对企业就业，薪资待遇较高！

零基础大数据开发课程大纲哪里正规

这个我知道，可以去魔据，不错，一般要五个月左右，每家有所不同，而且和你的自身基础情况都有很大的关系，没基础的话五个月也就足够了。

大数据培训课程大纲去哪里学

大数据开发工程师课程体系——Java部分。
第一阶段：静态网页基础
1、学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性
2、学习HTML表格、表单的设计与制作
3、学习CSS、丰富HTML网页的样式
4、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观
5、复习所有知识、完成项目布置
第二阶段：JavaSE+JavaWeb
1、掌握JAVASE基础语法
2、掌握JAVASE面向对象使用
3、掌握JAVASEAPI常见操作类使用并灵活应用
4、熟练掌握MYSQL数据库的基本操作，SQL语句
5、熟练使用JDBC完成数据库的数据操作
6、掌握线程，网络编程，反射基本原理以及使用
7、项目实战 + 扩充知识：人事管理系统
第三阶段：前端UI框架
1、JAVASCRIPT
2、掌握Jquery基本操作和使用
3、掌握注解基本概念和使用
4、掌握版本控制工具使用
5、掌握easyui基本使用
6、项目实战+扩充知识：项目案例实战
POI基本使用和通过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j
第四阶段：企业级开发框架
1、熟练掌握spring、spring mvc、mybatis/
2、熟悉struts2
3、熟悉Shiro、redis等
4、项目实战：内容管理系统系统、项目管理平台流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 热备 MySQL读写分离
以上Java课程共计384课时，合计48天！
大数据开发工程师课程体系——大数据部分
第五阶段：大数据前传
大数据前篇、大数据课程体系、计划介绍、大数据环境准备&搭建
第六阶段：CentOS课程体系
CentOS介绍与安装部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell编程命令、CentOS阶段作业与实战训练
第七阶段：Maven课程体系
Maven初识:安装部署基础概念、Maven精讲:依赖聚合与继承、Maven私服:搭建管理与应用、Maven应用:案列分析、Maven阶段作业与实战训练
第八阶段：HDFS课程体系
Hdfs入门:为什么要HDFS与概念、Hdfs深入剖析:内部结构与读写原理、Hdfs深入剖析:故障读写容错与备份机制、HdfsHA高可用与Federation联邦、Hdfs访问API接口详解、HDFS实战训练、HDFS阶段作业与实战训练
第九阶段：MapRece课程体系
MapRece深入剖析:执行过程详解、MapRece深入剖析:MR原理解析、MapRece深入剖析:分片混洗详解、MapRece编程基础、MapRece编程进阶、MapRec阶段作业与实战训练
第十阶段：Yarn课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度
第十一阶段：Hbase课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度、HBase入门:模型坐标结构访问场景、HBase深入剖析:合并分裂数据定位、Hbase访问Shell接口、Hbase访问API接口、HbaseRowkey设计、Hbase实战训练
第十二阶段：MongoDB课程体系
MongoDB精讲:原理概念模型场景、MongoDB精讲:安全与用户管理、MongoDB实战训练、MongoDB阶段作业与实战训练
第十三阶段：Redis课程体系
Redis快速入门、Redis配置解析、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作解析、Redis分页与排序、Redis阶段作业与实战训练
第十四阶段：Scala课程体系
Scala入门:介绍环境搭建第1个Scala程序、Scala流程控制、异常处理、Scala数据类型、运算符、Scala函数基础、Scala常规函数、Scala *** 类、Scala类、Scala对象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala阶段作业与实战训练
第十五阶段：Kafka课程体系
Kafka初窥门径:主题分区读写原理分布式、Kafka生产&消费API、Kafka阶段作业与实战训练
第十六阶段：Spark课程体系
Spark快速入门、Spark编程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL简介、SparkSQL程序开发光速入门、SparkSQL程序开发数据源、SparkSQL程序开DataFrame、SparkSQL程序开发DataSet、SparkSQL程序开发数据类型、SparkStreaming入门、SparkStreaming程序开发如何开始、SparkStreaming程序开发DStream的输入源、SparkStreaming程序开发Dstream的操作、SparkStreaming程序开发程序开发--性能优化、SparkStreaming程序开发容错容灾、SparkMllib 解析与实战、SparkGraphX 解析与实战
第十七阶段：Hive课程提体系
体系结构机制场景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive阶段作业与实战训练
第十八阶段：企业级项目实战
1、基于美团网的大型离线电商数据分析平台
2、移动基站信号监测大数据
3、大规模设备运维大数据分析挖掘平台
4、基 于互联网海量数据的舆情大数据平台项目
以上大数据部分共计学习656课时，合计82天！
0基础大数据培训课程共计学习130天。
以上是我们加米谷的大数据培训课程大纲！

高级大数据开发课程大纲那个最好

魔据条件不错，基础教育不错，有经验真正做到为学生负责到底，其它的，说实在的真的不敢保证。未来一定是大数据时代，现在选择还不迟，只要努力一定会有更好的发展前景，希望你能为有一个好的前程。

包头大数据培训课程大纲有哪些

数据采集、数来据预处理、分布式存自储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等。
大数据没有什么捷径可走，都需要一步步的走，魔据大数据课程简单容易懂，校友都是很热心的，学习互相帮助，学习也会快些。

大数据培训课程大纲有没有什么学习心得谈谈

挺难的说也可能和我没有基础有关吧，但是入门就好了。我是在魔据学的，说实话其实大数据本身就是有点难度的，需要慢慢学一段时间理解了就好了，这是我得到的学习经验，希望对你有帮助。

大数据培训课程大纲要学什么课程

课纲不一样，看是大数据开发还是大数据分析了，我学的大数据分析可视化，学的主要有Python入门、sql、oracle、tableau、帆软、Informatica、Excel等等
我刚出来半年，视频录播可能还不算落后，有视频可***

专业大数据运维课程大纲那个好

要说好的数魔据可以，基础教育不错，有经验真正做到为学生负责到底，其它的，说实在的真的不敢保证。

短期大数据培训课程大纲要学多长时间

根据你需要学习的课程而定，去过魔据条件不错，一班五十人左右还是可以接受的，像有些一百人以上那就有点接受不了了，老师也顾不过来，个人不建议去，可以去实际考察一下。

❽ 有什么关于 Spark 的书推荐

《大数据Spark企业级实战》本书共包括14章，每章的主要内容如下。

第一章回答了为什么大型数据处理平台都要选择SPARK

第二章回答了如何从头构建Hadoop集群的问题。

附录从spark的角度解释了Scala，并详细解释了Scala函数编程和面向对象编程。

❾ 大数据培训哪家靠谱

全国很多家大数据培训机构，地域跨度太大，问题很难回答。就说一下成都加米谷大数据培训的课程情况：
第一阶段念穗：静态网页基础
1、学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性
2、学习HTML表格、表单的设计与制作
3、学习CSS、丰富HTML网页的样式
4、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观
5、复习所有知识、完成项目布置
第二阶段：JavaSE+JavaWeb
1、掌握JAVASE基础语法
2、掌握JAVASE面向对象使用
3、掌握JAVASEAPI常见操作类使用并灵活应用
4、熟练掌握MYSQL数据库的基本操作，SQL语句
5、熟练使用JDBC完成数据库的数据操作
6、掌握线程，网络编程，反射基本原理以及使用
7、项目实战 + 扩充知识：人事管理系统
第三阶段：前端UI框架
1、JAVASCRIPT
2、掌握Jquery基本操作和使用
3、掌握注解基本概念和使用
4、掌握版本控制工具使用
5、掌握easyui基本使用
6、项目实战+扩充知识：项目案例实战 POI基本使用和通过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j
第四阶段：企业级开发框架
1、熟练掌握spring、spring mvc、mybatis/
2、熟悉struts2
3、熟悉Shiro、redis等
4、项目实战：内容管理系统系统、项目管理平台流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 热备 MySQL读写分离
以上Java课程共计384课时，合计48天！

大数据开发工程师课程体系——大数据部分
第五阶段：大数据前传
大数据前篇、大数据课程体系、计划介绍、大数据环境准备&搭建
第六阶段：CentOS课程体系
CentOS介绍与安装部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell编程命令、CentOS阶段作业与实战训练
第七阶段：Maven课程体系
Maven初识:安装部署基础概念、Maven精讲:依赖聚合与继承、Maven私服:搭建管理与应用、Maven应用:案列分析、Maven阶段作业与实战训练
第八阶段：HDFS课程体系
Hdfs入门:为什么要HDFS与概念、Hdfs深入剖析:内部结构与读写原理、Hdfs深入剖析:故障读写容错与备份机制、HdfsHA高可用与Federation联邦、Hdfs访问API接口详解、HDFS实战训练、HDFS阶段作业与实战训练
第九阶段：MapRece课程体系
MapRece深入剖析:执行过程详解、MapRece深入剖析:MR原理解析、MapRece深入剖析:分片混洗详解、MapRece编程则数基础、MapRece编程进阶、MapRec阶段作业与实战训练
第十阶段：Yarn课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度
第十一阶段：Hbase课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度、HBase入门:模型坐标结构访问场景、HBase深入剖析:合并分裂数据定位、Hbase访问Shell接口、Hbase访问API接口、HbaseRowkey设计、Hbase实战训练
第十二阶段：MongoDB课程体系
MongoDB精讲:原理概念模型场景、MongoDB精讲:安全与用户管理、MongoDB实战训练、MongoDB阶段作业与实战训练
第十三阶段：Redis课程体系
Redis快速入门、Redis配置解析、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作解析、Redis分页与排序、Redis阶段作业与实战训练
第十四阶段：Scala课程体系
Scala入门:介绍环境搭建第1个Scala程序、Scala流程控制、异常处理、Scala数据类型、运算符、Scala函数基础、Scala常规函数、Scala集合类、Scala类、Scala对象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala阶段作业与实战训练
第十五阶段：Kafka课程体系
Kafka初窥门径:主题分区读写原理分布式、Kafka生产&消费API、Kafka阶段作业与实战训练
第十六阶段：Spark课程体系
Spark快速入门、Spark编程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL简介、SparkSQL程序开仔盯卜发光速入门、SparkSQL程序开发数据源、SparkSQL程序开DataFrame、SparkSQL程序开发DataSet、SparkSQL程序开发数据类型、SparkStreaming入门、SparkStreaming程序开发如何开始、SparkStreaming程序开发DStream的输入源、SparkStreaming程序开发Dstream的操作、SparkStreaming程序开发程序开发--性能优化、SparkStreaming程序开发容错容灾、SparkMllib
解析与实战、SparkGraphX 解析与实战
第十七阶段：Hive课程提体系
体系结构机制场景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive阶段作业与实战训练
第十八阶段：企业级项目实战
1、基于美团网的大型离线电商数据分析平台
2、移动基站信号监测大数据
3、大规模设备运维大数据分析挖掘平台
4、基 于互联网海量数据的舆情大数据平台项目
大数据部分共计学习656课时，合计82天！
0基础学员估计学习1040课时，130天！

❿ spark语言中设为和增加的区别

在Spark编程中，常常需要对RDD进行修改、更新或者筛选等操作，其中包括设为和增加两种操作，这两种操作的区别如下：
1. 设为操作：将某个RDD替换睁拆为新的RDD，即将原有的RDD对象赋值为一个新的RDD对象，可以使用“=”符号或者“persist”方法来实现。设为操作会将原有的RDD对象全部删除或者替换掉，所以在使用设为操作时，需要注意对原有的RDD对象进行备份粗唤或者彻底删除。
2. 增加操作：将某个RDD与新的RDD进岩早凯行合并，即将新的RDD添加到原有的RDD中，可以使用“union”等方法来实现。增加操作会保留原有的RDD对象不变，并将新的RDD对象添加进去，所以在使用增加操作时，需要注意对数据的重复和重复计算问题。
总之，设为操作和增加操作都是RDD操作中常见的操作，区别在于设为操作会替换原有的RDD，而增加操作会在原有的RDD基础上添加新的RDD。需要根据实际情况进行选择和使用。