大数据Hadoop与Spark学习全攻略：从入门到实战

《（最终版）大数据Hadoop与Spark学习经验谈》是一本由董西成撰写的书籍，该书基于作者7年的大数据研发经验和在Hulu大数据基础架构组的工作背景，分享了作者对于大数据技术体系的理解，特别是Hadoop和Spark的学习心得。董西成作为《Hadoop技术内幕》的作者，以及Hadoop123公众号的维护者，他的观点具有较高的参考价值。 书中首先阐述了大数据工程师面临的现状，指出大部分工程师虽然可能了解基本概念，如看过《Hadoop权威指南》，并能编写简单的MapReduce或Spark WordCount程序，但缺乏系统化的学习和实践经验。他们往往没有经历完整的大型数据应用项目，例如日志分析系统或用户行为分析系统的开发过程，对技术的掌握停留在理论层面，解决问题主要依赖搜索引擎和书籍，而不是通过实际项目来驱动学习。 大数据的特点也成为了讨论的重点。开源特性使得全球开发者共同探讨，技术交流成为关键；更新速度极快，源代码和官方文档成为学习的重要资源，而传统的教程和资料可能已落后于实践。大数据技术的复杂性意味着自学难度大，实战性和问题导向的学习方式更为有效。 在技术框架方面，作者详细划分了数据处理的各个环节，包括数据源获取、数据预处理、存储、批处理和流处理，以及数据分析和可视化。在Hadoop与Spark的具体应用上，董西成列举了相关的工具和技术组件，如Flume用于数据收集，HDFS是数据存储的核心，MR/SparkCore提供计算框架，Presto/Impala支持交互式查询，而Storm/Spark Streaming则涉及实时数据处理。他还提到了数据分析工具如R/Mahout/Mllib/DataFrame，以及数据展示工具如D3/Echarts/Tableau等。 《大数据Hadoop与Spark学习经验谈》为读者提供了实用的学习路径和策略，强调了实践和问题解决在大数据技术学习中的核心地位，有助于提升大数据工程师的专业素养和实战能力。