Spark 概述
web
Spark最初誕生於美國加州大學伯克利分校（UC Berkeley）的AMP實驗室，是一個可應用於大規模數據處理的快速、通用引擎。2013年，Spark加入Apache孵化器項目後，開始得到迅猛的發展，現在已成爲Apache軟件基金會最重要的三大分佈式計算系統開源項目之一（即Hadoop、Spark、Storm）。編程
Spark最初的設計目標是使數據分析更快——不只運行速度快，也要能快速、容易地編寫程序。爲了使程序運行更快，Spark提供了內存計算，減小了迭代計算時的IO開銷；而爲了使編寫程序更爲容易，Spark使用簡練、優雅的Scala語言編寫，基於Scala提供了交互式的編程體驗。服務器
雖然，Hadoop已成爲大數據的事實標準，但其MapReduce分佈式計算模型仍存在諸多缺陷，而Spark不只具有Hadoop MapReduce所具備的優勢，且解決了Hadoop MapReduce的缺陷。Spark正以其結構一體化、功能多元化的優點逐漸成爲當今大數據領域最熱門的大數據計算平臺。微信
Spark支持使用Scala、Java、Python和R語言進行編程。因爲Spark採用Scala語言進行開發，所以，建議採用Scala語言進行Spark應用程序的編寫。Scala是一門現代的多範式編程語言，平滑地集成了面向對象和函數式語言的特性，旨在以簡練、優雅的方式來表達經常使用編程模式。Scala語言的名稱來自於「可伸展的語言」，從寫個小腳本到創建個大系統的編程任務都可勝任。Scala運行於Java平臺（JVM，Java 虛擬機）上，併兼容現有的Java程序。app
Elasticsearch 概述編程語言
Elasticsearch 是一個分佈式可擴展的實時搜索和分析引擎,一個創建在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基礎上的搜索引擎.固然 Elasticsearch 並不單單是 Lucene 那麼簡單，它不只包括了全文搜索功能，還能夠進行如下工做:編輯器
-
分佈式實時文件存儲，並將每個字段都編入索引，使其能夠被搜索。 -
實時分析的分佈式搜索引擎。 -
能夠擴展到上百臺服務器，處理PB級別的結構化或非結構化數據。
教程概述
課程圍繞用戶標籤精準營銷的需求，考慮到 Spark 和 Elasticsearch 的市場流行度和技術成熟度，課程以此爲主要技術棧來實現。分佈式
課程涵蓋了數據同步、數據清洗、用戶標籤化等具體教學，帶你領略企業級數據平臺的開發步驟。同時，老師還會在整個過程當中和你一塊兒探討數據平臺的一些關鍵性話題，好比：電商數倉、訂單寬表、用戶畫像、數據血緣等等。函數
該教程除了 Spark 、Elasticsearch，還包括了Spring Boot 和Vue.js 搭建完整項目的經驗，不管是對大數據開發的初學者仍是中高級開發工程師，都有必定的指導意義。
如下是課程截圖：
獲取方式：
後臺回覆[ Spark+ES ] 便可獲取網盤下載連接。
最後，分享一些比較系統的學習資料，更多資料持續更新中···：
獲取方式：點擊右下角 「在看」 後臺回覆關鍵詞：【人工智能】、【java】、【java畢設】、【Elasticsearch】或者 【打包】一鍵帶走領取網盤連接。
本文分享自微信公衆號 - 一萬小時極客（coding-Hub）。
若有侵權，請聯繫 support@oschina.cn 刪除。
本文參與「OSC源創計劃」，歡迎正在閱讀的你也加入，一塊兒分享。