如何成为大数据Spark高手

Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台,它立足于内存计算,性能超过Hadoop百倍,从多迭代批量处理出发,兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式,是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题,具有完善的生态系统,这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。

伴随Spark技术的普及推广,对专业人才的需求日益增加。Spark专业人才在未来也是炙手可热,轻而易举可以拿到百万的薪酬。而要想成为Spark高手,也需要一招一式,从内功练起:通常来讲需要经历以下阶段:

第一阶段:熟练的掌握Scala及java语言

Spark框架是采用Scala语言编写的,精致而优雅。要想成为Spark高手,你就必须阅读Spark的源代码,就必须掌握Scala,;

虽然说现在的Spark可以采用多语言Java、Python等进行应用程序开发,但是最快速的和支持最好的开发API依然并将永远是Scala方式的API,所以你必须掌握Scala来编写复杂的和高性能的Spark分布式程序;

尤其要熟练掌握Scala的trait、apply、函数式编程、泛型、逆变与协变等;

掌握JAVA语言多线程,netty,rpc,ClassLoader,运行环境等(源码需要)。

第二阶段:精通Spark平台本身提供给开发者API

掌握Spark中面向RDD的开发模式部署模式:本地(调试),Standalone,yarn等 ,掌握各种transformation和action函数的使用;

掌握Spark中的宽依赖和窄依赖以及lineage机制;

掌握RDD的计算流程,例如Stage的划分、Spark应用程序提交给集群的基本过程和Worker节点基础的工作原理等

熟练掌握spark on yarn的机制原理及调优

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:

通过源码掌握Spark的任务提交过程;

通过源码掌握Spark集群的任务调度;

尤其要精通DAGScheduler、TaskScheduler,Driver和Executor节点内部的工作的每一步的细节;

Driver和Executor的运行环境及RPC过程

缓存RDD,Checkpoint,Shuffle等缓存或者暂存垃圾清除机制

熟练掌握BlockManager,Broadcast,Accumulator,缓存等机制原理

熟练掌握Shuffle原理源码及调优

第四阶级:掌握基于Spark Streaming

Spark作为云计算大数据时代的集大成者,其中其组件spark Streaming在企业准实时处理也是基本是必备,所以作为大数据从业者熟练掌握也是必须且必要的:

Spark Streaming是非常出色的实时流处理框架,要掌握其DStream、transformation和checkpoint等;

熟练掌握kafka 与spark Streaming结合的两种方式及调优方式

熟练掌握Structured Streaming原理及作用并且要掌握其余kafka结合

熟练掌握SparkStreaming的源码尤其是和kafka结合的两种方式的源码原理。

熟练掌握spark Streaming的web ui及各个指标,如:批次执行事件处理时间,调度延迟,待处理队列并且会根据这些指标调优。

会自定义监控系统

第五阶级:掌握基于Spark SQL

企业环境中也还是以数据仓库居多,鉴于大家对实时性要求比较高,那么spark sql就是我们作为仓库分析引擎的最爱(浪尖负责的两个集群都是计算分析一spark sql为主):

spark sql要理解Dataset的概念及与RDD的区别,各种算子

要理解基于hive生成的永久表和没有hive的临时表的区别

spark sql+hive metastore基本是标配,无论是sql的支持,还是永久表特性

要掌握存储格式及性能对比

Spark sql也要熟悉它的优化器catalyst的工作原理。

Spark Sql的dataset的链式计算原理,逻辑计划翻译成物理计划的源码(非必须,面试及企业中牵涉到sql源码调优的比较少)

第六阶级:掌握基于spark机器学习及图计算

企业环境使用spark作为机器学习及深度学习分析引擎的情况也是日渐增多,结合方式就很多了:

java系:

spark ml/mllib spark自带的机器学习库,目前也逐步有开源的深度学习及nlp等框架( spaCy, CoreNLP, OpenNLP, Mallet, GATE, Weka, UIMA, nltk, gensim, Negex, word2vec, GloVe)

与DeepLearning4j目前用的也比较多的一种形式

python系:

pyspark

spark与TensorFlow结合

第七阶级:掌握spark相关生态边缘

企业中使用spark肯定也会涉及到spark的边缘生态,这里我们举几个常用的软件框架:

hadoop系列:kafka,hdfs,yarn

输入源及结果输出,主要是:mysql/redis/hbase/mongod

内存加速的框架redis,Alluxio

es、solr

第八阶级:做商业级别的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,包括项目的架构设计、用到的技术的剖析、开发实现、运维等,完整掌握其中的每一个阶段和细节,这样就可以让您以后可以从容面对绝大多数Spark项目。

第九阶级:提供Spark解决方案

彻底掌握Spark框架源码的每一个细节;

根据不同的业务场景的需要提供Spark在不同场景的下的解决方案;

根据实际需要,在Spark框架基础上进行二次开发,打造自己的Spark框架;

这就是浪尖总结的我们学好spark的主要步骤;想学好,着重留意深色字体的。坚持总是空难,但是坚持下来就会有质的飞跃,后面浪尖会出一套spark这个学习套件的视频,欢迎留意。

关于Spark高级玩法

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