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　　好程序員大數(shù)據(jù)培訓(xùn)分享Spark需要什么基礎(chǔ)?作為大數(shù)據(jù)主流框架之一的Spark，也是大數(shù)據(jù)開發(fā)人員必須要掌握的重要技術(shù)框架，在企業(yè)招聘當(dāng)中，掌握Spark框架的大數(shù)據(jù)人才，也更加具備競爭優(yōu)勢。今天就來給大家講講Spark需要什么基礎(chǔ)?

　　首先，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，不管是Hadoop還是Spark，基本功都少不了Linux和Java。搭建集群環(huán)境，Linux基礎(chǔ)是必須的，系統(tǒng)操作命令是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)。而Java，主要以JavaSE的知識為重點，包括面向?qū)ο蟆⒓稀o、多線程以及JDBC操作等，這部分是大數(shù)據(jù)開發(fā)當(dāng)中常常需要用到的。

　　其次，是要建立起大數(shù)據(jù)技術(shù)背景，對于大數(shù)據(jù)處理各個環(huán)節(jié)，以及對應(yīng)的解決方案，系統(tǒng)框架要有基本的認(rèn)識：

　　1、數(shù)據(jù)采集：Flume、Kafka、Logstash、Filebeat...

　　2、數(shù)據(jù)存儲：Mysql、Redis、Hbase、HDFS...

　　3、數(shù)據(jù)查詢：Hive、Elasticsearch...

　　4、實時數(shù)據(jù)計算：Storm、Spark-streaming、Flink...

　　5、離線數(shù)據(jù)計算：Hadoop、Spark...

　　6、其他框架：Zookeeper...

　　有了這樣的背景基礎(chǔ)之后，開始Spark學(xué)習(xí)也能夠更快地理解很多東西，特點建議在Spark學(xué)習(xí)之間要先對Hadoop框架有比較全面的認(rèn)識，包括核心的HDFS、MapReduce、Yarn等，這部分和Spark聯(lián)系緊密，對于像Spark為什么計算性能優(yōu)異，架構(gòu)設(shè)計為什么會這樣設(shè)計等等這樣的問題，也能更快理解和消化。

　　對于Spark框架的學(xué)習(xí)，Spark生態(tài)圈各組件需要著重掌握，包括Spark-core，Spark-streaming，Spark-mlib，Spark-graphx，剛開始學(xué)習(xí)的時候主要學(xué)習(xí)Spark-core和Spark-streaming，Spark-mlib和Spark-graphx可以等后期工作需要或者有時間了在研究即可。

　　Spark需要什么基礎(chǔ)?相信看完上面的介紹，大家也都有了基本的了解了。Spark作為大數(shù)據(jù)計算第二代引擎的代表，在越來越多的平臺當(dāng)中得以應(yīng)用，可以這樣說，想進(jìn)入大數(shù)據(jù)行業(yè)，Spark是必須要掌握的。