掌握Spark SQL结构化数据分析与处理、 Spark Structed Streaming结构化流处理、Spark GraphX大数据图计算和Spark MLib 大数据机器学习等，并能够熟练地应用于学习中，解决课程中的大数据处理问题。

掌握Spark SQL、Spark Structured Streaming、Spark GraphX以及Spark MLib是全面理解和应用Apache Spark的关键。以下是这四个部分的简要概述：

**Spark SQL**：它是Spark的SQL模块，允许用户使用标准的SQL语法对结构化数据进行查询、过滤、聚合等操作。它可以无缝集成多种数据源，如Hadoop文件系统、NoSQL数据库和JSON，使得数据分析变得更加高效和便捷。

**Spark Structured Streaming**：这是Spark的实时流处理模块，用于处理连续不断的输入数据流。它提供了低延迟、高吞吐量的数据处理能力，非常适合实时监控和事件驱动的应用场景。

**Spark GraphX**：针对图形数据处理，GraphX提供了一套强大的API，包括顶点集合、边集合、图算法等功能，用于社交网络分析、推荐系统等复杂图计算问题。

**Spark MLib**：专用于大规模机器学习，它是Spark生态系统中的一个核心组件。提供了广泛的机器学习算法，包括分类、回归、聚类、协同过滤等，支持分布式训练和预测，加速了大数据时代的机器学习实践。

要将这些技术应用于学习并解决课程中的大数据处理问题，你需要：

1. 理解每种技术的基本原理和工作流程。
2. 实践编写Spark程序，通过案例分析加深理解。
3. 配合理论知识，学会调整和优化Spark的工作模式以适应特定场景。
4. 学会如何调试和排查Spark应用中的常见问题。