Spark都3.0了，还有人在用Hadoop吗？

Posted 2021-04-02 大数据肌肉猿

圈内很多人都说大数据开发的薪酬偏高，同样工作年限，凭什么？想想都有转行大数据的冲动！人才的高度稀缺意味着高额回报，这是市场供需决定的。据大数据人才报告显示，未来3到5年专业人才缺口将达150万之多。因此大数据工程师的待遇涨幅也会超过其他岗位。从程序员的角度上看，现在入局大数据，的确是个不错的时机。

但说起大数据开发，技术门槛还是比较高的：因为需要掌握Hadoop、Presto及Spark、Storm 等多门技术。前几年只需要学学 Hadoop，会写MapReduce就可以拿到一个不错的薪酬，但随着大数据开发技术的加速更新迭代，Spark、Flink等迅速火爆起来，只懂 Hadoop 完全没有竞争力！

在这些技术中，哪些技术最受大厂欢迎？恐怕还是要属Spark了。作为同时支持大数据和人工智能的统一分析平台，Spark 可谓博大精深，而且发展迅速。眨眼间已经发展到3.0了。因此，对大数据开发工程师来说，掌握 Spark 就等于掌握了大数据时代的脉搏。

但由于Spark技术栈相对复杂，它的功能既强大又丰富，因此掌握起来尤其困难。很多初入大数据开发这一方向的人，一开始一头雾水，不知道从什么地方开始下手，也不知道怎么样从一无所知到成为精通Spark的高手。

刚好，这里整理了一份由 廖雪峰等多位技术专家历时3个月精心打磨的 价值1788元的 《Spark全套知识体系》学习视频，对 从事Java、php、运维等工作想要提升 或转行，或想从事大数据相关工作等人群来说，这份资料将特别适合。同时，这里为大家申请到了 128个免费领取名额，手慢无~

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看完本视频，你将收获：

深入理解面向函数式编程语言Scala开发Spark程序；

深入剖析Spark底层核心RDD的特性；

深入理解RDD的缓存机制和广播变量原理及其使用 ；

掌握Spark任务的提交、任务的划分、任务调度流程。

更重要的是，通过学习本视频的知识内容，对你后面的 工作和面试将提供强大的支持。 学习资料内容大概如下：

1. Spark之内存计算框架--课程内容介绍

   知识点：spark的课前准备内容
   

   
   

2. 通过IDEA工具开发Spark的入门案例

   知识点：maven构建scala工程

   
   

3. Spark之内存计算框架--通过IDEA工具开发Spark的入门案例--代码开发

   知识点：scala语法、spark程序开发

   
   

4. Spark之内存计算框架--程序打成jar包提交到Spark集群中运行

   知识点：程序打成jar包、spark-submit提交任务命令的使用

   
   

5. Spark之内存计算框架--Spark底层编程抽象之RDD是什么
   

   知识点：spark底层核心RDD

   
   

6. Spark之内存计算框架--Spark底层编程抽象之RDD的五大特性
   

   知识点：spark底层核心RDD的特性

   
   

7. 基于单词统计案例来深度剖析RDD的五大特性
   

   知识点：spark底层核心RDD的五大特性深度剖析

   
   

8. Spark底层核心RDD的算子操作分类
   

   知识点：spark底层核心RDD的算子分类

   
   

9. Spark底层核心RDD的依赖关系
   

   知识点：spark底层核心RDD的依赖关系(宽窄依赖)

   
   

10. Spark底层核心RDD的缓存机制
    

    知识点：spark底层核心RDD的缓存机制、应用场景、如何使用、如何清除缓存

    
    

11. DAG有向无环图的构建和划分stage
    

    知识点：DAG有向无环图和划分stage

    
    

12. 基于wordcount程序剖析Spark任务的提交、划分、调度流程
    

    知识点：spark任务提交、划分、调度流程剖析

    
    

13. 通过Spark开发实现点击流日志分析案例
    

    知识点：RDD常见的算子count/map/distinct/filter/sortByKey使用

    
    

14. 通过Spark开发实现ip归属地查询案例--需求介绍
    

    知识点：ip归属地查询需求介绍说明

    
    

15. 通过Spark开发实现ip归属地查询案例--代码开发
    

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