大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于spark大数据编程教程的问题，于是小编就整理了3个相关介绍spark大数据编程教程的解答，让我们一起看看吧。
用于开发hadoop，spark等大数据的电脑需要什么配置？
首先，在开发阶段，你用的数据量非常小，也就几十兆，完全可以加载到内存，并不会使用几个G的数据，一般电脑配置内存8G就够了。如果你需要自己搭虚拟机集群，自个玩，自个研究，内存要大，最低16G，硬盘最低1T。spark集群对每个节点的内存要求比较高，最低2G，所以内存要大，我的电脑32G内存，每个节点3G内存，8个节点，还可以，风扇比较响。
学习大数据开发学习步骤有哪些？
Basics
学习基础课程，如计算机体系结构、操作系统、编程语言、算法、计算机网络、离散数学、计算机组成原理、逻辑学等。
“Talk is cheap, show me the code”。 学习如何高效编程，如何通过调试来解决问题，了解如何组织代码、单元测试、代码版本管理、如何通过google、stack overflow解决编码过程中遇到的问题，如果通过github 等开源站点来学习。首先，我们要了解数据库的一些实现原理和内存的一些细节，然后我们要知道数据的高可用和数据复制这些比较重要的话题，了解一下关系型数据库的一些实践和难点。
虽然有人会认为数据库与程序员无关，是 DBA 的事儿。但我坚信，数据库才真正是程序员的事儿。因为程序是需要和数据打交道的，所以程序员或架构师不仅需要设计数据模型，还要保证整体系统的稳定性和可用性，数据是整个系统中关键中的关键。
大数据课程
这个时候你可以过度到学习大数据的专业性课程中去，主要关注以下几点：
- 大数据算法：聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、决策树、支持向量机、贝叶斯分类、神经网络
- 数据分析工具：R语言、Matlab、SAS
- 大数据-云计算机相关：Openstack、Docker、SaaS、PaaS、Iaas
- 分布式计算：hadoop、HDFS、MapReduce、Yarn、pig、Hive、mahout、Spark、Storm、KAFKA集合、MLLib等。
实践出真知
最后还是需要你不断去实践，在解决实际问题的过程中不断进步，不断成长。
大数据基础知识：
有三个主要部分，分别是数学、统计学和计算机等学科。大数据基础知识往往决定了开发人员未来的成长高度，所以要重视基础知识的学习。
大数据平台知识：
是大数据开发的基础，在学习期间，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主，一方面Hadoop对机器的硬件要求不高，另一方面Hadoop的使用也非常普遍，很多商业大数据平台都是基于Hadoop构建的。
大数据开发零基础需要学习什么[_a***_]？（1）Java、大数据基础
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如何搭建大数据分析平台？
大数据分析主要由两种应用场景组成，一种是对实时性要求较高的业务，比如商家端交易数据的实时展示。另一种则是离线业务场景，其特点是对于数据产出没有很高的实时性要求，一般数据产出时间为T -1日（T日产出T-1日的数据）。
这两种数据分析平台在底层的实现有着很大的差异，下面我来介绍如何搭建这两种大数据分析平台：
实时数据分析的最原始数据来自于线上，线上用户使用公司的软件或者网站时，其不同的操作行为都会产生相应的用户数据。这些数据一般会存储在关系型数据库中，比如Mysql。通过监听其操作日志(二进制日志)的变更记录，可以实时将其输入到Kafka消息中间件暂缓下来，便于后面数据的实时分析。
Kafka是一种消息中间件，消息中间件可以缓存线上实时产生的业务数据，当有其他任务消费Kafka数据时，可以实时的从Kafka中进行数据拉取。实时大数据分析平台，第一步就是需要将线上业务数据实时存储下来，将数据缓存到Kafka后，就可以使用Flink进行数据的加工处理了。
Apache Flink是一种实时计算引擎，一般在Kafka消息中间件的线上数据到达后，由于K数据还是是偏于原始业务数据，我们还需要对其进行业务逻辑加工。使用Flink实时消费Kafka中的数据，实时处理，最终得到业务想要分析的明细数据，在进行数据分析。目前在国内互联网公司中，阿里巴巴对于Flink的使用应该是最广的。
Flink 处理完的明细数据，可以再次输出到Kafka消息中间件中，供其他大数据组件分析使用。目前应用较广的大数据OLAP（实时在线分析）组件是Druid，Druid可以用于实时分析，也可以进行离线分析，它需要通过预聚合指标数据。它使用的实时数据需要从Kafka导入到Druid后，才能进行分析使用。
到此，以上就是小编对于spark大数据编程教程的问题就介绍到这了，希望介绍关于spark大数据编程教程的3点解答对大家有用。
