spark相关的知识点整理出来的xmind，仅供参考~ 学习在于总结，希望能够帮助大家更快速的熟悉、了解或者复习这些内容。

Spark Summit West 2015的演讲PPT，databricks专家介绍Spark DevOps进阶课程。

智慧交通实战项目源码2，源码1地址：https://download.csdn.net/download/qq_33283652/10915990

spark-2.4.8-bin-hadoop2.7.tgz

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Spark在实际的工业生产和实践中已经获得了广泛的应用,但是由于其诞生的时间较晚,版本更新速度慢。现阶段,使用Spark框架在某些具体的大数据场景中能对其挖掘,就要结合原有的模块改写部分功能,发挥其应有的作用。解决大数据挖掘问题的同时,Spark框架由于功能性不足,如进行机器学习库的时候的MLlib里面解决关联新问题的分布式机器学习算法还有不足之处。故此,该文就Spark大数据挖掘技术开展深入的研究,希望能为该领域研究提供参考。

项目背景 公司核心的实时业务用的是spark streaming2.3.0+kafka1.3的流式技术来开发的。在这里我把它做成了一个骨架项目并开源出来，希望后来的朋友可以借阅和参考，尽量少走些弯路。 下面是使用过程中记录的一些心得和博客，感兴趣的朋友可以了解下： 项目简介 该项目提供了一个在使用spark streaming2.3+kafka1.3的版本集成时，手动存储偏移量到zookeeper中，因为自带的checkpoint弊端太多，不利于项目升级发布，并修复了一些遇到的bug，例子中的代码已经在我们生产环境运行，所以大家可以参考一下。 主要功能 提供了快速使用 spark streaming + kafka 开发流式程序的骨架，示例中的代码大部分都加上了详细的注释 提供了手动管理kafka的offset存储到zookeeper的方法，并解决了一些bug，如kafka扩容分区，重启实

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