現在，幾乎所有公司都離不開推薦、廣告、搜索這 3 類業務場景，因此 Spark 也相應成了大多數互聯網公司的標配。美團在 2014 年就引入 Spark，並將其逐漸覆蓋到大多數業務線；字節跳動也基於 Spark 構建數據倉庫，去服務了幾乎所有的產品線；還有 Facebook 也將數據分析引擎切換爲 Spark。
以美團爲例，它海量的日誌數據將被彙總處理、分析、挖掘與學習，爲各種推薦、搜索系統甚至公司戰略目標制定提供數據支持。而 Spark 能在相同資源使用情況下，把作業執行的速度提升百倍，極大的提高了生產效率，這也是 Spark 逐步替代 MapReduce 作業，成爲美團大數據處理的主流計算引擎的原因。
我覺得，在發展迅猛的數據應用領域，Spark 能持久地立於不敗之地，主要是因爲它“快”和“全”。
Hadoop 和 Spark 的對數機率迴歸對比
運行速度相差 100 倍
Spark 的開發和執行效率都很快，它支持多種開發語言，提供種類豐富的開發算子，讓開發者能快速地完成數據應用開發；另外，它在計算場景的支持上也非常強大，能讓開發者在同一套計算框架之內，實現不同類型的數據應用。
Spark 子框架與不同的計算場景
在數據應用領域，無論你是大數據工程師、數據分析師、數據科學家，還是機器學習算法研究員，Spark 都是必備的傍身之計。
但入門 Spark 卻不是件容易的事，知識點繁多複雜，Scala 語法也晦澀難懂。如果只照本宣科地看原理，一旦遇到具體的業務需求，大概率還是無從下手。
這裏推薦給你一副「Spark 知識體系全景圖」，涉及 Spark 入門必備的 80% 以上的知識點，十分全面。
Spark 知識體系全景圖
這張圖出自吳磊，他是國內第一批搞 Spark 的人，目前是 Freewheel 公司機器學習團隊負責人，主導計算廣告業務中機器學習的應用、落地與推廣，有豐富的大數據開發與調優經驗，曾任職於 IBM、聯想研究院、新浪微博等大廠。同時他曾在 CSDN、《IBM developerWorks》、《程序員》和 InfoQ 上發佈過多篇技術乾貨，深受好評。
最重要的，磊哥還是 2021 年的 AWS Machine Learning Hero 得主，更是 30 個入選人中唯一一箇中國人（這個獎每年由亞馬遜公司策劃和評選，含金量很高）。
最近，磊哥推出了《零基礎入門 Spark》專欄。在專欄裏，他專門結合自己的學習和成長經歷，講了如何快速構建 Spark 核心知識體系，以及 從 0 到 1 入門 Spark 的竅門等，還結合了 Spark 三大計算場景案例的實操。值得一提的是，專欄裏的代碼都是逐句註釋的，並且在講開發實戰技巧的模塊，都是用故事帶入，既形象生動又便於理解記憶，做到真正的從項目入手，帶你深入淺出玩轉 Spark。
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吳磊是如何講解 Spark 專欄的？
磊哥根據自己多年經驗總結了一套「入門 Spark 三步法」，獨特地將運用 Spark 比作“駕駛賽車”，入門 Spark 就和學開賽車一樣，僅需三步，第一步是學基礎，掌握 Spark 常用的開發 API 與開發算子，第二步是學工作原理，喫透 Spark 的核心原理，第三步是應對各類場景，玩轉 Spark 計算子框架。
爲了更好地提升大家的學習效率，他在專欄中設計了基礎知識、Spark SQL、Spark MLlib 和 Structured Streaming 這 4 個模塊，將這“三步走”完美融入其中。
“三步走”與專欄內容安排
第一個模塊是基礎知識。他會詳細講解包括RDD編程模型、Spark進程模型、調度系統、存儲系統、Shuffle管理、內存管理等在內的 Spark 核心原理，並通過一個個有趣的故事，讓你像讀小說一樣輕鬆詼諧地弄懂 Spark 。
第二個模塊是 Spark SQL。他會從一個小項目入手，帶你先熟悉開發 API ，再結合案例講解 Spark SQL 的核心原理與優化過程，再重點介紹Spark SQL與數據分析有關的部分，如數據的轉換、清洗、關聯、分組、聚合、排序等等。
第三個模塊是 Spark 機器學習子框架：Spark MLlib。他從“房價預測”這個項目入手，帶你初步瞭解機器學習中的迴歸模型、及 Spark MLlib 的基本用法，同時深入學習 Spark MLlib 豐富的特徵處理函數，和支持的模型與算法，並構建端到端的機器學習流水線。此外，他還會分享 Spark + XGBoost 集成，是如何幫助開發者應對大多數的迴歸與分類的問題。
第四個模版是 Spark 的流處理框架 Structured Streaming。他會重點講解 Structured Streaming 如何同時保證語義與數據的一致性，以及如何應對流處理中的數據關聯，並通過 Kafka + Spark 這對“Couple”的系統集成，演示流處理中的典型計算場景。
相信經過這四個部分的“洗禮”，你能很快建立屬於自己的 Spark 知識體系，徹底跨進了 Spark 應用開發的大門，成功交付一個滿足業務需求、運行穩定、且執行性能良好的分佈式應用，並能對大部分的數據應用需求都靈活應對。
說了那麼多，看看目錄吧：
磊哥的分享，最厲害的點就在於他的技術講解非常通俗易懂，有種看武俠小說的感覺，即便我們面對的是一個全新的領域，也能在最短的時間內，做到零基礎快速入門。
市面上關於 Spark 的課良莠不齊，像磊哥這樣能帶着你從 0 到 1 構建知識體系，甚至連源碼都帶逐句註釋和講解的，確實不多了。推薦給想要進入大數據領域或想對大數據基礎查缺補漏的朋友，真的很值得一看。
老規矩，我給各位申請了專屬優惠口令：
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本文分享自微信公衆號 - 凹凸數據（alltodata）。
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