尤其要熟練掌握Scala的trait、apply、函數(shù)式編程、泛型、逆變與協(xié)變等;
前面所述的成為Spark高手的六個階段中的第一和第二個階段可以通過自學(xué)逐步完成，隨后的三個階段最好是由高手或者專家的指引下一步步完成，最后一個階段，基本上就是到”無招勝有招”的時期，很多東西要用心領(lǐng)悟才能完成。
四：掌握基于Spark上的核心框架的使用
此階段主要是通過Spark框架的源碼研讀來深入Spark內(nèi)核部分： 通過源碼掌握Spark的任務(wù)提交過程;通過源碼掌握Spark集群的任務(wù)調(diào)度;尤其要精通DAGScheduler、TaskScheduler和Worker節(jié)點(diǎn)內(nèi)部的工作的每一步的細(xì)節(jié);
雖然說現(xiàn)在的Spark可以采用多語言Java、Python等進(jìn)行應(yīng)用程序開發(fā)，但是最快速的和支持最好的開發(fā)API依然并將永遠(yuǎn)是Scala方式的API，所以你必須掌握Scala來編寫復(fù)雜的和高性能的Spark分布式程序
一：熟練的掌握Scala語言
Spark框架是采用Scala語言編寫的，精致而優(yōu)雅。要想成為Spark高手，你就必須閱讀Spark的源代碼，就必須掌握Scala。
二：精通Spark平臺本身提供給開發(fā)者API
大數(shù)據(jù)的處理怎么能變快一點(diǎn)，答案是請用spark，因?yàn)樗腔趦?nèi)存的，香港服務(wù)器租用，可以有效減少數(shù)據(jù)的落地次數(shù)。Spark性能超過Hadoop百倍，從多迭代批量處理出發(fā)，兼收并蓄數(shù)據(jù)倉庫、流處理和圖計(jì)算等多種計(jì)算范式，是罕見的全能選手。
掌握Spark中面向RDD的開發(fā)模式，掌握各種transformation和action函數(shù)的使用;掌握Spark中的寬依賴和窄依賴以及l(fā)ineage機(jī)制; 掌握RDD的計(jì)算流程，例如Stage的劃分、Spark應(yīng)用程序提交給集群的基本過程和Worker節(jié)點(diǎn)基礎(chǔ)的工作原理等
通過一個完整的具有代表性的Spark項(xiàng)目來貫穿Spark的方方面面，包括項(xiàng)目的架構(gòu)設(shè)計(jì)、用到的技術(shù)的剖析、開發(fā)實(shí)現(xiàn)、運(yùn)維等，完整掌握其中的每一個階段和細(xì)節(jié)，這樣就可以讓您以后可以從容面對絕大多數(shù)Spark項(xiàng)目。
五：做商業(yè)級別的Spark項(xiàng)目
Spark采用一個統(tǒng)一的技術(shù)堆棧解決了云計(jì)算大數(shù)據(jù)的如流處理、圖技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、NoSQL查詢等方面的所有核心問題，具有完善的生態(tài)系統(tǒng)，這直接奠定了其一統(tǒng)云計(jì)算大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的霸主地位。
伴隨Spark技術(shù)的普及推廣，對專業(yè)人才的需求日益增加。Spark專業(yè)人才在未來也是炙手可熱，輕而易舉可以拿到百萬的薪酬。而要想成為Spark高手，也需要一招一式，從內(nèi)功練起：通常來講需要經(jīng)歷以下幾個階段：
Spark作為云計(jì)算大數(shù)據(jù)時代的集大成者，歐洲服務(wù)器租用 云服務(wù)器，在實(shí)時流處理、圖技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、NoSQL查詢等方面具有顯著的優(yōu)勢，我們使用Spark的時候大部分時間都是在使用其上的框架例如Shark、Spark Streaming等. Spark Streaming是非常出色的實(shí)時流處理框架，要掌握其DStream、transformation和checkpoint等; Spark的離線統(tǒng)計(jì)分析功能，Spark 1.0.0版本在Shark的基礎(chǔ)上推出了Spark SQL，離線統(tǒng)計(jì)分析的功能的效率有顯著的提升，需要重點(diǎn)掌握; 對于Spark的機(jī)器學(xué)習(xí)和GraphX等要掌握其原理和用法;
三：深入Spark內(nèi)核
徹底掌握Spark框架源碼的每一個細(xì)節(jié);根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景的需要提供Spark在不同場景的下的解決方案;根據(jù)實(shí)際需要，在Spark框架基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開發(fā)，打造自己的Spark框架;
