【Spark亚太研究院系列丛书】Spark实战高手之路-第3章Spark架构设计与编程模型第1节②

3、你为何须要Spark；

你须要Spark的十大理由：

1，Spark是能够革命Hadoop的目前惟一替代者，可以作Hadoop作的一切事情，同时速度比Hadoop快了100倍以上：

 

Logistic regression in Hadoop and Spark

能够看出在Spark特别擅长的领域其速度比Hadoop快120倍以上！

 

2，原先支持Hadoop的四大商业机构纷纷宣布支持Spark，包含知名Hadoop解决方案供应商Cloudera和知名的Hadoop供应商MapR；

3，Spark是继Hadoop以后，成为替代Hadoop的下一代云计算大数据核心技术，目前SPARK已经构建了本身的整个大数据处理生态系统，如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面都有本身的技术，而且是Apache顶级Project，能够预计的是2014年下半年到2015年在社区和商业应用上会有爆发式的增加。

4，国外一些大型互联网公司已经部署了Spark。甚至连Hadoop的早期主要贡献者Yahoo如今也在多个项目中部署使用Spark；国内的淘宝、优酷土豆、网易、Baidu、腾讯等已经使用Spark技术用于本身的商业生产系统中，国内外的应用开始愈来愈普遍。Spark正在逐渐走向成熟，并在这个领域扮演更加剧要的角色。

5，不得不提的是Spark的“One stack to rule them all”的特性，Spark的特色之一就是用一个技术堆栈解决云计算大数据中流处理、图技术、机器学习、交互式查询、偏差查询等全部的问题，此时咱们只须要一个技术团队经过Spark就能够搞定一切问题，而若是基于Hadoop就须要分别构建实时流处理团队、数据统计分析团队、数据挖掘团队等，并且这些团队之间不管是代码仍是经验都不可相互借鉴，会造成巨大的成本，而使用Spark就不存在这个问题；

6，Mahout前一阶段表示从如今起他们将再也不接受任何形式的以MapReduce形式实现的算法，另一方面，Mahout宣布新的算法基于Spark；

7，若是你已经使用了Hadoop，就更加须要Spark。Mahout前一阶段表示从如今起他们将再也不接受任何形式的以MapReduce形式实现的算法，另一方面，Mahout宣布新的算法基于Spark，同时，这几年来，Hadoop的改进基本停留在代码层次，也就是修修补补的事情，这就致使了Hadoop如今具备深度的“技术债务”，负载累累；

8，伴随Spark技术的普及推广，对专业人才的需求日益增长。Spark专业人才在将来也是煊赫一时，垂手可得能够拿到百万的薪酬；

9，百亿美圆市场，教授为之辞职，学生为止辍学，大势所趋！

10，Life is short.

 

4、如何成为云计算大数据Spark高手(含思惟导图和每一个阶段的课程推荐)；

 

Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的全部核心问题，具备完善的生态系统，这直接奠基了其一统云计算大数据领域的霸主地位；

要想成为Spark高手，须要经历六大阶段：

第一阶段：熟练的掌握Scala语言

1， Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala,；

2， 虽说如今的Spark能够采用多语言Java、Python等进行应用程序开发，可是最快速的和支持最好的开发API依然并将永远是Scala方式的API，因此你必须掌握Scala来编写复杂的和高性能的Spark分布式程序；

3， 尤为要熟练掌握Scala的trait、apply、函数式编程、泛型、逆变与协变等；

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第二阶段：精通Spark平台自己提供给开发者API

1， 掌握Spark中面向RDD的开发模式，掌握各类transformation和action函数的使用；

2， 掌握Spark中的宽依赖和窄依赖以及lineage机制；

3， 掌握RDD的计算流程，例如Stage的划分、Spark应用程序提交给集群的基本过程和Worker节点基础的工做原理等

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第三阶段：深刻Spark内核

此阶段主要是经过Spark框架的源码研读来深刻Spark内核部分：

1， 经过源码掌握Spark的任务提交过程；

2， 经过源码掌握Spark集群的任务调度；

3， 尤为要精通DAGScheduler、TaskScheduler和Worker节点内部的工做的每一步的细节；

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第四阶级:掌握基于Spark上的核心框架的使用

Spark做为云计算大数据时代的集大成者，在实时流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面具备显著的优点，咱们使用Spark的时候大部分时间都是在使用其上的框架例如Shark、Spark Streaming等：

1， Spark Streaming是很是出色的实时流处理框架，要掌握其DStream、transformation和checkpoint等；

2， Spark的离线统计分析功能，Spark 1.0.0版本在Shark的基础上推出了Spark SQL，离线统计分析的功能的效率有显著的提高，须要重点掌握；

3， 对于Spark的机器学习和GraphX等要掌握其原理和用法；

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第五阶级:作商业级别的Spark项目

经过一个完整的具备表明性的Spark项目来贯穿Spark的方方面面，包括项目的架构设计、用到的技术的剖析、开发实现、运维等，完整掌握其中的每个阶段和细节，这样就可让您之后能够从容面对绝大多数Spark项目。

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第六阶级：提供Spark解决方案

1， 完全掌握Spark框架源码的每个细节；

2， 根据不一样的业务场景的须要提供Spark在不一样场景的下的解决方案；

3， 根据实际须要，在Spark框架基础上进行二次开发，打造本身的Spark框架；

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前面所述的成为Spark高手的六个阶段中的第一和第二个阶段能够经过自学逐步完成，随后的三个阶段最好是由高手或者专家的指引下一步步完成，最后一个阶段，基本上就是到”无招胜有招”的时期，不少东西要用心领悟才能完成。