『 Spark 』5. 这些年，你不能错过的 spark 学习资源

mist14 发布于2019-07-25 10:17 / 1702人阅读

摘要：原文链接这些年，你不能错过的学习资源写在前面本系列是综合了自己在学习过程中的理解记录对参考文章中的一些理解个人实践过程中的一些心得而来。

原文链接：『 Spark 』5. 这些年，你不能错过的 spark 学习资源

写在前面

本系列是综合了自己在学习spark过程中的理解记录＋对参考文章中的一些理解＋个人实践spark过程中的一些心得而来。写这样一个系列仅仅是为了梳理个人学习spark的笔记记录，所以一切以能够理解为主，没有必要的细节就不会记录了，而且文中有时候会出现英文原版文档，只要不影响理解，都不翻译了。若想深入了解，最好阅读参考文章和官方文档。

其次，本系列是基于目前最新的 spark 1.6.0 系列开始的，spark 目前的更新速度很快，记录一下版本好还是必要的。
最后，如果各位觉得内容有误，欢迎留言备注，所有留言 24 小时内必定回复，非常感谢。
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1. 书籍

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3. 文章，博客

RDD论文英文版

RDD论文中文版

An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters

How-to: Tune Your Apache Spark Jobs (Part 1)

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借助 Redis ，让 Spark 提速 45 倍！

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基于Spark的异构分布式深度学习平台

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雅虎开源CaffeOnSpark：基于Hadoop/Spark的分布式深度学习

2016 上海第二次 spark meetup: 1. spark_meetup.pdf

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2016 上海第二次 spark meetup: 3. Spark在计算广告领域的应用实践.pdf

2016 上海第二次 spark meetup: 4. splunk_spark.pdf

基于Spark的医疗和金融大数据

4. 视频

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Introduction to Spark Architecture

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Spark DataFrames Simple and Fast Analysis of Structured Data - Michael Armbrust (Databricks)

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Structuring Spark: DataFrames, Datasets, and Streaming

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Spark in Production: Lessons from 100+ Production Users

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Everyday I"m Shuffling - Tips for Writing Better Spark Programs, Strata San Jose 2015

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Building a REST Job Server for Interactive Spark as a Service

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Exploiting GPUs for Columnar DataFrame Operations

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Sparkling: Speculative Partition of Data for Spark Applications - Peilong Li

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Advanced Spark Internals and Tuning – Reynold Xin

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The Future of Real Time in Spark

5. next

上面的资源我都会不断更新的，里面 80% 以上的都是我亲自看过并且觉得有价值的，可不是胡乱收集一通的，推荐欣赏哦。

6. 打开微信，扫一扫，点一点，棒棒的，^_^

本系列文章链接

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Achilles 2019-05-28 18:30 评论0 收藏0