Spark学习

要精通 Apache Spark，需要从原理、编程、调优到实战全面掌握。以下是系统化的知识体系：

---

✅ 一、基础知识

1. Spark 核心概念

   • RDD、DataFrame、Dataset
   • 转换（Transformation）与行动（Action）操作
   • 懒执行、DAG、Stage、Task

2. Spark 架构理解

   • Driver、Executor、Cluster Manager
   • Job -> Stage -> Task 的执行流程

3. 部署模式

   • Standalone、YARN、Kubernetes、Mesos
   • 本地开发与集群部署差异

---

✅ 二、编程与 API 使用

4. Spark SQL

   • DataFrame 操作、Spark SQL 查询
   • Hive 集成、Catalog、UDF/UDAF
   • 分区表、广播 Join、窗口函数

5. Spark Streaming / Structured Streaming

   • 微批处理模型、Watermark、窗口操作
   • 与 Kafka、Socket、文件系统集成
   • 状态管理、输出模式（Append/Update/Complete）

6. Spark MLlib / GraphX（可选）

   • 机器学习管道、模型训练与评估
   • 图计算基本操作

---

✅ 三、性能调优与资源管理

7. 性能调优关键点

   • 内存管理（堆内/堆外）、GC 优化
   • Shuffle 优化（合并、小文件处理）
   • Join 策略（Broadcast、SortMerge、ShuffleHash）

8. 参数调优

   • 并行度（spark.sql.shuffle.partitions）
   • Executor 数量、内存、核心数配置
   • 动态资源分配（Dynamic Allocation）

9. 缓存与持久化

   • cache() vs persist()
   • 存储级别（MEMORY_ONLY、DISK_ONLY 等）

---

✅ 四、调试与监控

10. 监控工具

• Spark UI、Ganglia、Prometheus + Grafana
• 查看 DAG、Stage 执行详情、瓶颈分析

11. 日志分析与异常排查

• Task 失败、OOM、Shuffle 失败排查
• Job 卡顿、数据倾斜处理

---

✅ 五、进阶与源码

12. 源码学习（可选）

• Spark Scheduler、Catalyst 优化器、Tungsten 执行引擎
• ShuffleManager、MemoryManager 等核心组件

13. 与大数据生态集成

• Hive、HDFS、HBase、Kafka、Delta Lake、Iceberg
• 与 Airflow、NiFi、Flink 等调度或流批一体化

---

🎯 总结：

精通 Spark = 编程能力 + 性能调优 + 架构理解 + 项目实战

---