从入门到高深，最全的spark综合帖，手把手教你成为 Spark 大数据高手
什么是SparkSpark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。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。详见【科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark】 想成为Spark大数据高手要怎么做？伴随Spark技术的普及推广，对专业人才的需求日益增加。Spark专业人才在未来也是炙手可热，轻而易举可以拿到百万的薪酬。而要想成为Spark高手，也需要一招一式，从内功练起：通常来讲需要经历以下阶段：
第一阶段：熟练的掌握Scala语言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,;
虽然说现在的Spark可以采用多语言Java、Python等进行应用程序开发，但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，所以你必须掌握Scala来编写复杂的和高性能的Spark分布式程序;尤其要熟练掌握Scala的trait、apply、函数式编程、泛型、逆变与协变等;入门Scala可参考以下文章：【Scala更适合用于大数据处理和机器学习】【快速了解Scala技术栈】【Scala基本语法初探】
第二阶段：精通Spark平台本身提供给开发者API掌握Spark中面向RDD的开发模式，掌握各种transformation和action函数的使用;
掌握Spark中的宽依赖和窄依赖以及lineage机制;
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节点基础的工作原理等扩展阅读:【Spark技术内幕：究竟什么是RDD】【Spark技术内幕：Worker源码与架构解析】【Spark技术内幕：Stage划分及提交源码分析】
第三阶段：深入Spark内核此阶段主要是通过Spark框架的源码研读来深入Spark内核部分：通过源码掌握Spark的任务提交过程;通过源码掌握Spark集群的任务调度;尤其要精通DAGScheduler、TaskScheduler和Worker节点内部的工作的每一步的细节;推荐阅读:【Spark源码分析：多种部署方式之间的区别与联系】
第四阶级:掌握基于Spark上的核心框架的使用Spark作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查询等方面具有显著的优势，我们使用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：
Spark Streaming是非常出色的实时流处理框架，要掌握其DStream、transformation和checkpoint等;
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升，需要重点掌握;对于Spark的机器学习和GraphX等要掌握其原理和用法;深度了解Spark SQL可以看看这篇文章【Spark SQL深度理解篇：模块实现、代码结构及执行流程总览】
第五阶级:做商业级别的Spark项目通过一个完整的具有代表性的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，完整掌握其中的每一个阶段和细节，这样就可以让您以后可以从容面对绝大多数Spark项目。
第六阶级：提供Spark解决方案彻底掌握Spark框架源码的每一个细节;根据不同的业务场景的需要提供Spark在不同场景的下的解决方案;根据实际需要，在Spark框架基础上进行二次开发，打造自己的Spark框架;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可以通过自学逐步完成，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，很多东西要用心领悟才能完成。扩展阅读：【Spark在腾讯雅虎优酷成功应用的深度解析】
Spark对硬件配置有哪些要求？
Spark与存储系统如果Spark使用HDFS作为存储系统，则可以有效地运用Spark的standalone mode cluster，让Spark与HDFS部署在同一台机器上。这种模式的部署非常简单，且读取文件的性能更高。当然，Spark对内存的使用是有要求的，需要合理分配它与HDFS的资源。因此，需要配置Spark和HDFS的环境变量，为各自的任务分配内存和CPU资源，避免相互之间的资源争用。若HDFS的机器足够好，这种部署可以优先考虑。若数据处理的执行效率要求非常高，那么还是需要采用分离的部署模式，例如部署在Hadoop YARN集群上。扩展阅读：【Spark on YARN集群模式作业运行全过程分析】
Spark对磁盘的要求Spark是in memory的迭代式运算平台，因此它对磁盘的要求不高。Spark官方推荐为每个节点配置4-8块磁盘，且并不需要配置为RAID（即将磁盘作为单独的mount point）。然后，通过配置spark.local.dir来指定磁盘列表。
Spark对内存的要求Spark虽然是in memory的运算平台，但从官方资料看，似乎本身对内存的要求并不是特别苛刻。官方网站只是要求内存在8GB之上即可（Impala要求机器配置在128GB）。当然，真正要高效处理，仍然是内存越大越好。若内存超过200GB，则需要当心，因为JVM对超过200GB的内存管理存在问题，需要特别的配置。内存容量足够大，还得真正分给了Spark才行。Spark建议需要提供至少75%的内存空间分配给Spark，至于其余的内存空间，则分配给操作系统与buffer cache。这就需要部署Spark的机器足够干净。
Spark对网络的要求Spark属于网络绑定型系统，因而建议使用10G及以上的网络带宽。
Spark对CPU的要求Spark可以支持一台机器扩展至数十个CPU core，它实现的是线程之间最小共享。若内存足够大，则制约运算性能的就是网络带宽与CPU数。关于硬件配置的详尽内容见【Spark的硬件配置】
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