入门大数据处理，推荐这份 Spark 学习之路
Datawhale
合作方：拉勾教育、Datawhale
摘要：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。
大数据处理
Spark 是大数据工程师的必备技能：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。
学习难点
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：
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。
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。
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。
学习推荐
最近，范东来在拉勾教育推出了《即学即用的 Spark 实战44讲》的专栏，有完善的学习路线，特别推荐。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。
适宜人群
1.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.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。
限时福利
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