前 言 大数据学习路线 大数据技术栈思维导图 大数据常用软件安装指南 一、Hadoop 分布式文件存储系统：HDFS 分布式计算框架：MapReduce 集群资源管理器：YARN 单机伪集群环境搭建 集群环境搭建 常用 Shell 命令 Java API 的使用 基于 Zookeeper 搭建 Hadoop 高可用集群 二、Hive 简介及核心概念 Linux 环境下 Hive 的安装部署 CLI 和 Beeline 命令行的基本使用 常用 DDL 操作 分区表和分桶表 视图和索引 常用 DML 操作 数据查询详解 三、Spark Spark Core Spark SQL Spark Streaming 五、Flink 核心概念综述 开发环境搭建 Data Source Data Transformation Data Sink 窗口模型 状态管理与检查点机制 Standalone 集群部署 六、HBase 简介 系统架构及数据结构 基本环境搭建 集群环境搭建 常用 Shell 命令 Java API 过滤器详解 可显示字数有限，详细内容请看资源。

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Spark-Core文档是本人经三年总结笔记汇总而来，对于自我学习Spark核心基础知识非常方便，资料中例举完善，内容丰富。具体目录如下： 目录 第一章 Spark简介与计算模型 3 1 What is Spark 3 2 Spark简介 3 3 Spark历史 4 4 BDAS生态系统 4 5 Spark与Hadoop的差异 5 6 Spark的适用场景 6 7 Spark成功案例 6 第二章 Spark开发环境搭建 8 1 Spark运行模式 8 2 Spark环境搭建 8 2.1Scala的安装 8 2.2Spark的单节点配置 9 2.3Spark-Standalone集群配置 9 2.4Spark-on-Yarn模式配置 12 2.5Spark-on-Mesos模式配置 13 2.6Hive-on-Spark配置 13 第三章 Spark计算模型 15 1 RDD编程 15 1.1弹性分布式数据集RDD 15 1.2构建RDD对象 15 2RDD操作 15 2.1将函数传递给Spark 16 2.2了解闭包 16 2.3Pair RDD模型 17 2.4Spark常见转换操作 18 2.5Spark常见行动操作 20 2.6RDD持久化操作 21 2.7注意事项 23 2.7并行度调优 24 2.8分区方式 25 3Examle:PageRank 27 第四章 Spark编程进阶 29 1共享变量 29 1.1累加器 30 1.2广播变量 31 2基于分区进行操作 32 3与外部程序间的管道 33 4数值RDD的操作 34 5 Spark Shuffle机制 34 第五章 Spark调优与调试 39 1开发调优： 40 1.1调优概述 40 1.2原则一：避免创建重复的RDD 40 1.3原则二：尽可能复用同一个RDD 41 1.4原则三：对多次使用的RDD进行持久化 42 1.5原则四：尽量避免使用shuffle类算子 43 1.6原则五：使用map-side预聚合的shuffle操作 44 1.7原则六：使用高性能的算子 45 1.8原则七：广播大变量 46 1.9原则八：使用Kryo优化序列化性能 47 1.10原则九：优化数据结构 48 2资源调优 48 2.1调优概述 48 2.2 Spark作业基本运行原理 49 2.3资源参数调优 50 第六章 Spark架构和工作机制 52 1 Spark架构 52 1.1 Spark架构组件简介 52 1.2 Spark架构图 54 2 Spark工作机制 54 2.1 Spark作业基本概念 54 2.2 Spark程序与作业概念映射 55 2.3 Spark作业运行流程 55 3 Spark工作原理 55 3.1 作业调度简介 55 3.2 Application调度 56 3.3 Job调度 56 3.4 Tasks延时调度 56 第七章 Spark运行原理 57 1 Spark运行基本流程 57 2 Spark在不同集群中的运行架构 58 2.1 Spark on Standalone运行过程 59 2.2 Spark on YARN运行过程 60

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