如今，数据的重要已无需多言，互联网企业对于数据的利用效率，很大程度的决定了企业竞争力，而
数据处理技术很大程度上就决定了数据的利用效率。因为数据很重要，所以做数据处理的人薪资也贵，毕竟市场决定价格。在拉勾网上，同一公司提供的岗位里，同等资历的开发工程师和大数据工程师，月薪可能相差 20k 。可以预见的是随着物联网、5G 的普及，大数据人才只会越来越抢手。
Spark 于大数据工程师，就像 Java 于后端工程师
做大数据处理，一定绕不过 Apache Spark ，这是目前全球范围内最为流行、功能最为全面、社区最为活跃的大数据处理技术。
Spark 之于大数据工程师，就好像 Java 之于后端工程师：学会了并不能保证你一定能够拿到 Offer，但是不会，拿到 Offer 的可能性很小。
Spark 有多火：从 GitHub 的数据可以看到，在 Apache 的所有开源项目中，Spark 的关注度排名第 3（前两位分别是 RPC 服务框架 Dubbo 和可视化平台 Superset），在所有大数据处理技术中排名第 1
我们常见的批处理、流处理、数据分析、数据探索、机器学习等场景，Spark 都提供了很好的解决方案。可以说任何有数据处理需求的人，都可以用 Spark 来完成自己的研究与日常工作。
学不会Spark咋办？
但很多人对 Spark 有一种天然的“距离感”，总是说“太难了”“更新太快了”，主要原因无外乎：
- 看 Spark 的官方文档，有很多新概念很抽象，例如弹性分布式数据集等；此外，Spark 在 2.0 的时候全面更新了一次，与之前的老版本差异很大。
- Spark 是一个分布式系统，很多开发人员因为以往工作经验并不熟悉这种技术，如果动手能力较差，就很难搭建可以运行的 Spark 环境。
- 虽然 Spark 图书不少，但基本上都是从原理出发，内容事无巨细，小编介绍的这本Spark电子文档就很全面的理解Sprak
本书主要内容
本书共15章，每章的主要内容如下：
- 第1章回答了Spark为何是大数据处理平台的必然选择?Spark速度如此之快的原因是什么? Spark 的理论基石是什么? Spark 具体是如何仅仅使用一个技术堆栈解决多元化的大数据处理需求的?
- 第2章回答了如何从零起步构建Hadoop集群?如何在Hadoop集群的基础上构建Spark集群?如何测试Spark集群?
- 第3章回答了如何在IDEA集成开发环境中开发并运行Spark程序?如何在IDA中开发Spark代码并进行测试?
- 第4章在细致解析RDD的基础上会动手实战RDD中的Transformation类型的RDDAction类型的RDD，并伴有Spark API的综合实战案例。
- 第5章详细分析了Spark Standalone模式、Spark Yarn-Cluster模式、Spark-Client 模式的设计和实现。.
- 第6章首先介绍Spark内核，接着分析Spark内核及源码，细致解析Spark作业的全生命周期，最后分享Spark性能优化的内容。
- 第7章通过大约30个动手实践的案例循序渐进地展示SparkGraphX框架方方面面的功能和使用方法，并对Spark GraphX的源码进行解析。
- 第8章基于Spark SQL动手编程实践章节，从零起步，细致、深入地介绍了Spark SQL方方面面的内容。
- 第9章从快速入门机器学习开始，详细解析MLlib框架，通过对线性回归、聚类、协同过滤的算法解析源码解析和案例实战，循序渐进地揭秘MLib,最后通过对MLlib 中BasicStatics、朴素贝叶斯算法、决策树的解析和实战，进一步提升掌握Spark机器学习的技能。
- 第10章细致解析了Tachyon 这个分布式内存文件系统的架构设计、具体实现、部署以及Spark对Tachyon的使用等内容。
- 第11章循序渐进地介绍SparkStreaming的原理、源码和实战案例等内容。
- 第12章介绍了Spark多语言编程的特点，并通过代码实例循序渐进地介绍Spark多语言编程，最后通过-个综合实例来实践Spark多语言编程。
- 第13章从R语言的基础介绍和动手实战入手，介绍SparkR的使用和代码实战，助您快速上手R语言和Spark两大大数据处理的利器。
- 第14章循序渐进地介绍了Spark 常见的问题及其调优方式。首先介绍Spark性能优化的
- 14大问题及其解决方法，然后从内存优化、RDD分区、Spark对象和操作的性能调优等角度解决常见的性能调优问题，最后讲解Spark最佳实践方案。
- 第15章聚焦于Spark源码中的BlockManager、 Cache 和Checkpoint 等核心源码解析，BlockManager、Cache和Checkpoint 是每个Spark学习者都必须掌握的核心内容。本章循序渐进地解析了这三部分的源码，包括通过源码说明其用途、实现机制、内部细节和实际Spark生产环境下的最佳实践等。通过本章即可轻松驾驭BlockManager、Cache和Checkpoint,对Spark精髓的领悟也必将更上一层楼!
- 附录部分主要是从Spark的角度来讲解Scala,以动手实战为核心，从零开始，循序渐进地讲解Scala函数式编程和面向对象编程。
由于篇幅限制这里只能给大家把内容部分截取出来，需要获取完整电子版的读者朋友们转发分享此文，私信本人：【资料】获取！
1.如果你想成为大数据工程师，需要根据业务需求开发离线计算的批处理应用，还有实时计算的流处理应用；
2.如果你想成为大数据架构师，Spark 生态可以很好地满足公司不同层次的数据处理需求，如离线计算、实时处理、数据挖掘等；
3.如果你是一名数据分析师，想用 Spark 提升工作效率；
4.如果你是一名数据分析爱好者， Spark 对 SQL 支持很好，也可以尝试。
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大数据时代的风口近在眼前，掌握 Spark 就能快人一步，希望你不要错过这个机会。
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