在学习了基础知识之后，感觉缺少点东西作为练习。这个可以作为一种考虑。

最近在学习Apache Spark，搜集些资料（共5个文档），供大家分享。 1、《Spark实战高手之路-从零开始》 2、《Spark开发环境配置及流程(Intellij_IDEA)》 3、《spark官方文档中文版》 4、《Spark 入门之 Scala 语言解释及示例讲解》 5、《Scala编码规范》 总结： Hadoop MapReduce会被新一代的大数据处理平台替代是技术发展的趋势，而在新一代的大数据处理平台中，Spark目前得到了最广泛的认可和支持。

Spark 入门实战系列，适合初学者，文档包括十部分内容，质量很好，为了感谢文档作者，也为了帮助更多的人入门，传播作者的心血，特此友情转贴: 1.Spark及其生态圈简介.pdf 2.Spark编译与部署（上）--基础环境搭建.pdf 2.Spark编译与部署（下）--Spark编译安装.pdf 2.Spark编译与部署（中）--Hadoop编译安装.pdf 3.Spark编程模型（上）--概念及SparkShell实战.pdf 3.Spark编程模型（下）--IDEA搭建及实战.pdf 4.Spark运行架构.pdf 5.Hive（上）--Hive介绍及部署.pdf 5.Hive（下）--Hive实战.pdf 6.SparkSQL（上）--SparkSQL简介.pdf 6.SparkSQL（下）--Spark实战应用.pdf 6.SparkSQL（中）--深入了解运行计划及调优.pdf 7.SparkStreaming（上）--SparkStreaming原理介绍.pdf 7.SparkStreaming（下）--SparkStreaming实战.pdf 8.SparkMLlib（上）--机器学习及SparkMLlib简介.pdf 8.SparkMLlib（下）--SparkMLlib实战.pdf 9.SparkGraphX介绍及实例.pdf 10.分布式内存文件系统Tachyon介绍及安装部署.pdf

项目功能：实时同步业务系统数据库数据，并做实时统计报表分析 技术栈：Kafka+Spark+Hbase 如需项目讲解可随时私信我

Spark是当今大数据领域最活跃、最热门、高效的大数据通用计算平台，是Apache软件基金会下所有开源项目中三大开源项目之一。 　　在“One Stack to rule them all”理念的指引下，Spark基于RDD成功地构建起了大数据处理的一体化解决方案，将MapReduce、Streaming、SQL、Machine Learning、Graph Processing等大数据计算模型统一到一个技术堆栈中，开发者使用一致的API操作Spark中的所有功能；更为重要的是Spark的Spark SQL、MLLib、GraphX、Spark Streaming等四大子框架之间可以在内存中完美的无缝集成并可以互相操作彼此的数据，这不仅打造了Spark在当今大数据计算领域其他任何计算框架都无可匹敌的优势，更使得Spark正在加速成为大数据处理中心的计算平台。 　　《大数据Spark企业级实战》详细解析了企业级Spark开发所需的几乎所有技术内容，涵盖Spark的架构设计、Spark的集群搭建、Spark内核的解析、Spark SQL、MLLib、GraphX、Spark Streaming、Tachyon、SparkR、Spark多语言编程、Spark常见问题及调优等，并且结合Spark源码细致的解析了Spark内核和四大子框架，最后在附录中提供了的Spark的开发语言Scala快速入门实战内容，学习完此书即可胜任绝大多数的企业级Spark开发需要。 　　《大数据Spark企业级实战》从零起步，完全从企业处理大数据业务场景的角度出发，基于实战代码来组织内容，对于一名大数据爱好者来说，《大数据Spark企业级实战》内容可以帮助您一站式地完成从零起步到进行Spark企业级开发所需要的全部核心内容和实战需要。

大数据分析 spark

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由于文件太大做了云盘，完整的1.2G的Spark大数据商业实战三部曲_内核解密_商业案例_性能调优PDF,有目录版完整版，快来下载哦