作者：匿名用戶
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其實，我想說，起初學習Hadoop的一些經驗對現在學習和理解spark有了很大的幫助，尤其反反復復幾次Hadoop的配置，現在linux基礎指令和spark安裝，比較順手了，出錯了也知道哪里遺漏了。

肯定第一步是配置spark環境：包括linux系統的安裝，java，ssh，Hadoop，Scala，spark的安裝與環境變量設置。雖說簡單，但對于初學者說，尤其是沒有使用過linux系統的，還是有些挑戰。其中遺漏一些細節問題，都會出錯。

第二步：java學習。會java的可以忽略，不會的建議還是學習下java，雖說可以跳過java直接學習Scala，但是Scala畢竟和java聯系密切，教材中也經常拿Scala和Java做比較。掌握Java基礎就行，最差就是能看懂吧。。

第三步：Hadoop學習。HDFS，MR計算框架，必須得知道吧。spark也是需要在HDFS上進行數據獲取的，學習Hadoop才能知道其不足，明白spark的優勢，為什么Hadoop必死。在hdfs的操作指令也必須掌握。能會寫MapReduce程序就再好不過了。（我還不會。。。）

第四步：Scala學習。函數式編程，重點明白這個吧。一些trait什么的使用，會java了這些都是小菜，本質一樣，表達方式不同而已。所以。再次強調要學習JAVA。對我來說，不需要深入學習Scala編程，只需能看懂，而且會使用Scala操作RDD就行。后面的復雜高級編程我沒學，以后用到再看。

第五步：就是spark學習。當然，最好學習spark的方式就是看官方文檔，讀源碼，看博客（博客寫的都太簡單，沒有特別深入的），看RDD的論文，作業如何調度，什么什么的。對于英語水平不高，閱讀官方文檔略困難的童鞋，推薦某研究院的spark官方文檔中文翻譯，還是很全的。不推薦買國內的書看，想看度娘參考下就行了，所以。英語也得提升啊。

轉載于:https://www.cnblogs.com/txfsheng/p/8989694.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的spark学习流程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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