花一元学习一下 Spark,对比一下 Flink

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如今,数据的重要已无需多言,互联网企业对于数据的利用效率,很大程度的决定了企业竞争力,而数据处理技术很大程度上就决定了数据的利用效率。


因为数据很重要,所以做数据处理的人薪资也贵,毕竟市场决定价格。在拉勾网上,同一公司提供的岗位里,同等资历的开发工程师和大数据工程师,月薪可能相差 20k 。可以预见的是随着物联网、5G 的普及,大数据人才只会越来越抢手。

 

       

            

Spark 于大数据工程师,就像 Java 于后端工程师


做大数据处理,一定绕不过 Apache Spark ,这是目前全球范围内最为流行、功能最为全面、社区最为活跃的大数据处理技术。


Spark 之于大数据工程师,就好像 Java 之于后端工程师:学会了并不能保证你一定能够拿到 Offer,但是不会,拿到 Offer 的可能性很小。


Spark 有多火:从 GitHub 的数据可以看到,在 Apache 的所有开源项目中,Spark 的关注度排名第 3(前两位分别是 RPC 服务框架 Dubbo 和可视化平台 Superset),在所有大数据处理技术中排名第 1 。


我们常见的批处理、流处理、数据分析、数据探索、机器学习等场景,Spark 都提供了很好的解决方案。可以说任何有数据处理需求的人,都可以用 Spark 来完成自己的研究与日常工作。


学不会Spark咋办?


但很多人对 Spark 有一种天然的“距离感”,总是说“太难了”“更新太快了”,主要原因无外乎:


  1. 看 Spark 的官方文档,有很多新概念很抽象,例如弹性分布式数据集等;此外,Spark 在 2.0 的时候全面更新了一次,与之前的老版本差异很大。

  2. Spark 是一个分布式系统,很多开发人员因为以往工作经验并不熟悉这种技术,如果动手能力较差,就很难搭建可以运行的 Spark 环境。

  3. 虽然 Spark 图书不少,但基本上都是从原理出发,内容事无巨细,大而全,书上的代码看不懂或跑不通,不能针对业务场景需要指导实践。


但最近,看到范东来在拉勾教育推出了一个《即学即用的 Spark 实战44讲》的专栏,强烈推荐给你。这个专栏实践与理论并重,可以帮你抓住关键问题,让你在碎片时间就能高效学习 Spark。


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上新期间,在我这里订阅,只要 1 块钱,原价 98 元的课程就可以永久收看。(现在 1 元钱还能买到什么?可能也就买个鸡蛋了吧)


讲师是谁?


这门课程的导师范东来,是 Spark Contributor 和 Superset Contributor,也是《 Spark 海量数据处理》与《 Hadoop 海量数据处理》两本书的作者,在大数据技术方面绝对是专家。


这哥们的人生相当传奇,因为研究生阶段,在实验室的项目中积累了大量的实践经验,毕业就加入创业公司担任技术负责人和架构师,而今这家公司已经成了国内知名的大数据公司。主导参与过国内很多金融机构的大数据项目与平台实施,搭建过整个公司的大数据架构与平台。


这个课程的目标很简单:不管你是什么背景、什么需求,保证你学完就会用 Spark 处理数据。我比较看中的是:


1.最新的知识:讲的是 Spark 最新技术版本;

2.层次分明,循序渐进:不论你是否有基础,都可以学个明白。

3.突出实践,学了就能用:除基础模块外,每个模块都以 1 个到 2 个实践案例结尾,随时回顾学习效果;

4.一个完整实战项目:专栏最后一章,导师带你用 Spark 完整地体验一个商业智能系统的开发流程。


课程大纲  


本专栏的 7 个模块,基本涵盖了目前数据处理需求的主流业务场景,不管你是什么需求,都可以通过学习有所收获:


1.如果你想成为大数据工程师,需要根据业务需求开发离线计算的批处理应用,还有实时计算的流处理应用;

2.如果你想成为大数据架构师,Spark 生态可以很好地满足公司不同层次的数据处理需求,如离线计算、实时处理、数据挖掘等;

3.如果你是一名数据分析师,想用 Spark 提升工作效率;

4.如果你是一名数据分析爱好者, Spark 对 SQL 支持很好,也可以尝试。


大数据时代的风口近在眼前,掌握 Spark 就能快人一步,希望你不要错过这个机会。


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