導讀

1、spark基礎教程是一套從零基礎入門到精通再到案例實戰的綜合性大型全套課程，講師會非常耐心的從零起步帶領大家一步一步的去學習spark的每一點知識。

2、spark2.x視頻課程以案例實戰演練的方式讓學員熟悉到精通,最后深入了解spark2.x的內核源碼、性能調優等各種所有的高級特性。

 
spark2.x基礎入門到精通教程簡介
 

1、如果學員想選一套比較系統全面的課程學習spark，那么無疑本次spark基礎教程到精通課程是你最好的選擇，本套課程匯集了基礎知識點、高級知識點、高級性能調優、高級內核源碼、項目實戰演練、spark2.x最新特性等六大板塊精講教程。

2、278講海量課時覆蓋了spark的所有可涉及到的知識點，最重要的是講師會手動完成代碼的實現和筆記，讓學員們解除自己做筆記的后顧之憂。

3、spark與scala語言的關系相信大家都很清楚，spark的底層代碼由scala實現，因此學習scala語言就成了本套spark基礎教程到零基礎入門精通課程第一步要做的事情，后面的內核源碼的學習也會用到scala。

4、有java相關基礎或者從事java工作的的朋友也不必擔心，因為本課程所演示的實例代碼都將會用java實現，因此本課程的目標就是scala和java雙實現。

5、以下是spark基礎入門圖文詳解教程：

https://www.jianshu.com/p/dd28b5c41f7a

 
spark2.x新特性介紹
 

1、首先spark2.x新版本方面首先會向大家介紹Spark Core和Spark Sql的api做了哪些改變以及這些變化的緣由，并且會將之前的版本與新版本做一個詳細對比，了解其相關的差異性。

2、自spark2.0版本開始，將dataframe和dataset做了統一性的調整，dataframe只作為dataset的類型別名使用，SparkSession方面做出了統一SqlContext、HiveContext上下文入口的改變。

3、spark2.x版本還開發了一種新型的進行流試調用的configuration api給予SparkSession,提供了具備便捷api、web ui支持的功能性增強的accumulator，此外，還增強了聚合api的dataset.

4、以下是spark2.x新特性詳細介紹與匯總：

https://www.iteblog.com/archives/2194.html

5、以下是spark2.x下載地址：

http://spark.apache.org/downloads.html

 
spark面試誤區
 

從事大數據開發工作的行業趨勢是：大數據圍繞的項目軟件或者應用，都是綜合運用各種技術組合而成，包括hadoop、storm、hbase、hive、spark等等，因此學會spark基礎教程的前提下，也要學會前面的幾個，是不存在單獨的spark應用的。

 
spark與spark2.x基礎到精通教程課程信息
 

1、課程大小：21.85GB

2、課程課時：共計278課時

3、播放格式：（avi視頻文件）支持百度云網盤在線播放、下載使用視頻播放器播放、課程不加密

4、課程板塊：spark基礎之scala語言入門精通、spark基礎與核心技術應用、spark高級內核底層源碼解析、spark基礎到高級性能優化、spark sql基礎原理與實戰、spark streaming基礎原理與案例、spark高級進階課程、spark2.x精通新特性等八大核心板塊

5、技術架構：spark1.x+spark2.x+scala+spark sql+spark streaming+spark session+Dataframe+Dataset+Structured Streaming

6、以下是spark基礎教程spark2.x零基礎入門到精通視頻教程具體課程大綱

 
spark基礎之scala語言入門精通（21課時）
 

1、開篇講解全套spark基礎入門精通課程的授課方式和課程指南，介紹大數據spark的由來、spark的誕生與發展歷史。

2、想要學好spark就必須掌握scala語言，因為spark底層是基于scala語言而來，第一個章節學習scala的入門知識，包括scala的入門語法、scala的容器數組、scala函數、scala的面向對象編程。

圖一：scala語言入門精通百度云盤課程目錄

 
spark基礎與核心技術應用（34課時）
 

1、本章節首先學習spark的基礎知識和入們應用程序，應用scala編寫spark入門案例并測試跑通，應用java的入門demo通過spark運行。

2、然后進入spark核心技術的學習，通過小案例的方式實際掌握spark核心編程，如：spark排序案例、數字計算案例、成績統計案例等，最后介紹spark的技術架構和工作原理。

圖二：spark基礎與核心技術應用百度網盤課程目錄

 
spark高級內核底層源碼解析（18課時）
 

1、本章會圍繞著spark工作原理剖析內核原理和閱讀解析底層源碼，學完本章節會令你從spark的基礎入門階段提升到精通高級階段，只要跟著本章視頻教程深入學習，就必定讓你對spark的認識提升一個檔次。

2、spark內核底層源碼的課程難學亦難精，知識面寬闊知識點復雜，每學完一個小的組件一定要暫停下來思考回顧下具體的課程內容。

3、spark源碼剖析階段課程主要包括：SparkContext組件的源碼剖析、Master組件源碼解析、Worker原理與源碼剖析精講、stage算法源碼剖析、executor與task源碼剖析。

圖三：spark高級內核底層源碼解析課程目錄

 
spark基礎到高級性能優化（16課時）
 

1、本章節開始涉及spark性能優化與調優，分別針對不同版本的spark，講解它們的區別和新特性，學會不同版本下的spark的調優方法。

2、spark性能優化的課程比較系統，首先會診斷和確定spark的內存消耗與短板之處，然后有針對性的進行優化和調優，具體優化以下幾個方面：垃圾回收調優、spark的數據結構優化 、數據本地化、并行度提升優化、共享數據優化等。

圖四：spark基礎到高級性能優化課程目錄

 
spark sql基礎原理與實戰（16課時）
 

1、此章節涉獵與數據庫相關的spark sql，掌握spark sql相關的基礎入門和操作，講解spark sql相關的數據源信息和spark sql的原理。

2、spark sql基礎原理與實戰主要講解：spark sql入門、SparkSQLDataFrame、spark sql數據源、spark sql的函數、學生信息案例實戰以及spark sql工作原理等。

圖五：spark sql基礎原理與實戰目錄

 
spark streaming基礎原理與案例（24課時）
 

1、spark streaming是spark中用來統計大數據實時數據的核心技術，講解spark streaming 的實時計算流程，通過案例實戰體會sprak streaming對熱點實時數據統計的優勢所在。

2、本章節除了講解spark streaming的基礎用例和原理實戰外，還會比較大數據storm技術，通過對兩者的技術特點的對比，分析出spark streaming的更優的應用場景。

3、本章節spark streaming基礎與原理案例教程主要涉及的技術點包括：spark streaming的入門程序、spark streaming的技術核心與工作原理、spark streaming整合其它技術、spark streaming熱點實時案例實戰、spark streaming廣告實時案例實戰。

圖六：spark streaming基礎原理與案例課程

 
spark高級進階課程（133課時）
 

1、當學習到此章節時，相信已經對spark的基礎教程和高級原理性能調優課程有了一定的掌握，但是如果想要進階到大數據架構師級別的話，就必須學習接下來的spark更高級的進階課程。

2、spark高級進階課程將會更系統的深化各個技術，包括：scala高級進階課程、spark高級運維與監控、spark sql全面綜合實戰、spark內核高級原理源碼剖析、spark streaming綜合全面案例實戰、spark高級進階編程、spark整合其它技術系統案例實戰。

圖七：spark高級進階課程

 
spark2.x精通新特性（33課時）
 

1、最后一個章節開始玩轉spark2.x的新特性，講解2.x版本所帶來的新的變化和新的體驗，對比分析1.x和2.x的設計變更思路，提供合理的spark2.x版本的學習建議。

2、spark2.x所帶來的新特性體驗有：spark2.x的聚合函數、spark2.x的智能化、spark2.x的高性能體驗、Dataset的高級操作、spark2.x編程模型、Structured Streaming、spark2.x的容錯機制。

圖八：spark2.x精通新特性課程目錄

 
spark與spark2.x基礎到精通高級視頻教程獲取
 

點擊到spark基礎高級視頻教程獲取頁面

關于spark零基礎入門的相關問題解答：

問題一：學spark需要什么基礎？

1）首先，spark是基于scala語言開發的，scala操作spark是企業實際項目中最常用的，因此scala編程基礎是必不可少的。

2）java開發基礎也是非常重要的，使用java語言也可以操作大數據spark，并且目前大型互聯網公司的項目都是用java語言開發的，大數據的可視化展示也是使用java構建的web項目展示。

3）spark從來都不是獨立存在的語言，沒有任何一個項目只用spark就能做到，通常都是與hadoop、hive、hbase、kafka等技術結合使用，在學習spark基礎教程之前，掌握以上所提到的技術也是很有必要的。

問題二：spark基礎入門好學嗎？應該如何學習？

1）任何技術都是由易再到難的，基本上都是易學難精，spark基礎入門一般沒什么難度，關鍵在于你是否感興趣和是否企業中運用該spark的技術。

2）學習spark唯一的難點或許在于技術的積累吧，因為學習spark基礎之前需要掌握的上面提到問題一中的前置知識還是不算少的。

3)對于零基礎的朋友來說，不建議看著官方文檔或者相關技術博客學習spark基礎，這樣會效率低下，多走彎路，并且會遇到很多困難，打擊自己的自信心和學習興趣。

4）個人認為學習spark基礎還是跟著視頻教程學更容一些也更加快速，前期不用自己摸索，由講師指路，等你慢慢入門了以后，可以再自己摸索和提升。

問題三：學習spark時，需要scala和java兩種方式都學嗎？二者開有發什么區別

1）無需要兩種方式都學，也可以兩種方式都學，關鍵要看企業中實際spark項目的技術選擇，企業中運用哪種技術就學哪種吧，當然scala和java兩種方式都學就更好了，藝多不壓身嘛。

2）無論使用scala還是java都是調用相應的spark的api接口編寫應用，二者方式都可以，只不過使用java會更啰嗦一些，沒有scala快速，但是scala的缺點就是沒有web模塊，還是需要用java構建web項目。

3）使用Scala的方式確實能提升開發效率，而且精通scala更容易閱讀和理解spark底層源碼，如果你想要深度學習spark而不僅僅停留在spark基礎層面或者應用層面的話，scala就必須要學。

問題四：學完spark基礎教程后，spark水平處于什么階段？

1）學習完spark基礎教程后，還只是停留在會安裝spark環境，調用spark api接口的階段，想要完全獨立完成一個項目還是有所欠缺的。

2）學完spark基礎教程后，最好再學一點系統的spark核心技術和高級技術以及整合其它技術的視頻教程，通常一個實際的企業項目都是整合其它技術融合在一起的，單單學會spark基礎教程還是不能夠完全做項目的。