如何从菜鸟成长成spark大数据高手（转载+自我笔记）
以后会出各种关于hadoop，spark，机器学习专题，新手笔记，大家多多提意见。
Spark采用了一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流式处理，图技术，机器学习，nosql查询等方面的核心问题，RDD。
具有完整的生态系统，这奠定了一统云计算大数据领域的霸主地位。
要成为高手，需要经历以下几个阶段。
第一阶段：熟练掌握Scala语言
1，spark框架是采用scala语言写的，精致优雅。想要成为spark高手，你就必须阅读spark源码，就必须掌握scala。
2，虽然现在的spark可以使用多种语言开发，java,python，但是最快速和支持最好的API依然并将永远是Scala的API，所以必须掌握scala来编写复杂的和高性能的spark分布式程序。
3尤其是熟练掌握Scala的trait,apply,函数式编程，泛型，逆变，与协变等。
第二阶段：精通spark平台本身提供给开发折的API
1，掌握spark中面向RDD的开发模式，掌握各种transformation和action函数的使用。
2，掌握Spark中的款依赖和窄依赖，lineage机制。
3，掌握RDD的计算流程，如Stage的划分，spark应用程序提交给集群的基础过程和Work节点基础的工作原理。
第三阶段：深入Spark内核
此阶段主要是通过Spark框架的源码研读来深入Spark内核部分：
1，通过源码掌握Spark的任务提交，
2，通过源码掌握Spark的集群的任务调度，
3，尤其要精通DAGScheduler,TaskScheduler和Worker节点内部的工作的每一步细节。
第四阶段：掌握Spark上的核心框架的使用
Spark作为云计算大数据时代的集大成者，在实时流式处理，图技术，机器学习，nosql查询等方面具有明显的优势，我们使用Spark的时候大部分时间都是在使用其框架：
sparksql,spark streaming等
1，spark streaming是出色的实时流失处理框架，要掌握，DStream,transformation和checkpoint等。
2，spark sql是离线统计分析工具，shark已经没落。
3，对于spark中的机器学习和Graphx等要掌握其原理和用法。
第五阶段：做商业级的spark项目
通过一个完整的具有代表性的spark项目来贯穿spark的方方面面，包括项目的框架设计，用到的技术的剖析，开始实现，运维等，完善掌握其中的每一个阶段和细节，以后你就可以从容的面对绝大多数spark项目。
第六阶段：提供spark解决方案
1，彻底掌握spark框架源码的每一个细节，
2，根据步同的业务场景的需要提供spark在不同场景的解决方案，
3，根据实际需要，在spark框架基础上经行2次开发，打造自己的spark框架。
前两个阶段可以自学，随后三个框架需要高手或者专家带，才能完成，最后一个阶段，基本也就到了无招胜有招了。
