https://github.com/java-edge/sparksql-train
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JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/java-edge/sparksql-train
- Owner: Java-Edge
- Created: 2024-03-25T06:07:39.000Z (about 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-03-25T06:24:01.000Z (about 1 year ago)
- Last Synced: 2025-01-17T21:44:23.166Z (5 months ago)
- Language: Scala
- Size: 3.6 MB
- Stars: 0
- Watchers: 2
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
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- Readme: README.md
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README
# sparksql-train
## 1 你将获得
- 快速构建 Spark 核心知识体系
- Spark 三大计算场景案例实操
- 逐句注释的保姆级代码讲解
- 在故事中搞懂 Spark 开发实战技巧## 2 专栏介绍
Spark 还有那么火吗?会不会已经过时?若对此感到困惑,大可不必。经十多年发展,Spark 已由当初“大数据新秀”成长为数据应用领域的中流砥柱,早已成为各大头部互联网公司的标配。如字节、美团、Netflix 等公司基于 Spark 构建的应用,在为公司旗下的核心产品提供服务。
即对于数据应用领域的任何一名工程师,Spark 开发都是必备技能。
虽然 Spark 好用,而且是大数据开发必修课,但入门也面临难题:
- 学习资料多杂,自己根本梳理不出脉络,更甭提构建结构化知识体系
- 学习 Spark,一定要先学 Scala?新学一门编程语言,真不是件容易的事儿。
- Spark 开发算子太多,记不住,来了新业务需求,又不知道从何下手
- ……咋解决这些问题,顺利打开 Spark 应用开发大门呢?
结合多年学习、应用和实战 Spark 的丰富经验,梳理了一套零基础入门 Spark 的“三步走”方法论:
- **熟悉 Spark 开发 API 与常用算子**
- **吃透 Spark 核心原理**
- **玩转 Spark 计算子框架**助你零基础上手 Spark 。这“三步走”方法论再配合 4 个不同场景的小项目,吴磊老师会从基本原理到项目落地,深入浅出玩转 Spark。
### 2.1 专栏模块设计
结合 Spark 最常用的计算子框架,专栏设计为 4 个模块,它与“三步走”方法论的对应关系:

**基础知识模块**:从“Word Count”开始,详解 RDD 常用算子的含义、用法与适用场景,以及 RDD 编程模型、调度系统、Shuffle 管理、内存管理等核心原理,帮你打下坚实的理论基础。
**Spark SQL 模块**:从“小汽车摇号”入手,熟悉 Spark SQL 开发 API,为你讲解 Spark SQL 的核心原理与优化过程,以及 Spark SQL 与数据分析有关的部分,如数据的转换、清洗、关联、分组、聚合、排序,等等。
**Spark MLlib 模块**:从“房价预测”入手,了解 Spark 在机器学习中的应用,深入学习 Spark MLlib 丰富的特征处理函数和它支持的模型与算法,并带你了解 Spark + XGBoost 集成是如何帮助开发者应对大多数的回归与分类问题。
**Structured Streaming 模块**:重点讲解 Structured Streaming 是怎么同时保证语义一致性与数据一致性的,以及如何应对流处理中的数据关联,并通过 Kafka + Spark 这对“Couple”的系统集成,来演示流处理中的典型计算场景。
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