好程序员大数据培训分享 Spark 需要什么基础？ 作为大数据主流框架之一的Spark ，也是大数据开发人员必须要掌握的重要技术框架，在企业招聘当中，掌握 Spark 框架的大数据人才，也更加具备竞争优势。那么 Spark 需要什么基础？今天就来给大家讲讲 Spark 需要什么基础？
首先，学习大数据，不管是Hadoop 还是 Spark ，基本功都少不了 Linux 和 Java 。搭建集群环境， Linux 基础是必须的，系统操作命令是基础中的基础。而 Java ，主要以 JavaSE 的知识为重点，包括面向对象、集合、 io 、多线程以及 JDBC 操作等，这部分是大数据开发当中常常需要用到的。
其次，是要建立起大数据技术背景，对于大数据处理各个环节，以及对应的解决方案，系统框架要有基本的认识：
1 、数据采集： Flume 、 Kafka 、 Logstash 、 Filebeat...
2 、数据存储： Mysql 、 Redis 、 Hbase 、 HDFS...
3 、数据查询： Hive 、 Elasticsearch...
4 、实时数据计算： Storm 、 Spark-streaming 、 Flink...
5 、离线数据计算： Hadoop 、 Spark...
6 、其他框架： Zookeeper...
有了这样的背景基础之后，开始Spark 学习也能够更快地理解很多东西，特点建议在 Spark 学习之间要先对 Hadoop 框架有比较全面的认识，包括核心的 HDFS 、 MapReduce 、 Yarn 等，这部分和 Spark 联系紧密，对于像 Spark 为什么计算性能优异，架构设计为什么会这样设计等等这样的问题，也能更快理解和消化。
对于Spark 框架的学习， Spark 生态圈各组件需要着重掌握，包括 Spark-core ， Spark-streaming ， Spark-mlib ， Spark-graphx ，刚开始学习的时候主要学习 Spark-core 和 Spark-streaming ， Spark-mlib 和 Spark-graphx 可以等后期工作需要或者有时间了在研究即可。
Spark 需要什么基础？相信看完上面的介绍，大家也都有了基本的了解了。 Spark 作为大数据计算第二代引擎的代表，在越来越多的平台当中得以应用，可以这样说，想进入大数据行业， Spark 是必须要掌握的。
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