『 Spark 』5. 這些年，你不能錯過的 spark 學習資源

原文連接：『 Spark 』5. 這些年，你不能錯過的 spark 學習資源

寫在前面

本系列是綜合了本身在學習spark過程當中的理解記錄 ＋ 對參考文章中的一些理解 ＋ 我的實踐spark過程當中的一些心得而來。寫這樣一個系列僅僅是爲了梳理我的學習spark的筆記記錄，因此一切以可以理解爲主，沒有必要的細節就不會記錄了，並且文中有時候會出現英文原版文檔，只要不影響理解，都不翻譯了。若想深刻了解，最好閱讀參考文章和官方文檔。

其次，本系列是基於目前最新的 spark 1.6.0 系列開始的，spark 目前的更新速度很快，記錄一下版本好仍是必要的。
最後，若是各位以爲內容有誤，歡迎留言備註，全部留言 24 小時內一定回覆，很是感謝。
Tips: 若是插圖看起來不明顯，能夠：1. 放大網頁；2. 新標籤中打開圖片，查看原圖哦。

1. 書籍

• Learning Spark

• Mastering Apache Spark

2. 網站

• official site

• user mailing list

• spark channel on youtube

• spark summit

• meetup

• spark third party packages

• databricks blog

• databricks docs.html)

• databricks training/Introduction%20(README).html)

• cloudera blog about spark

• https://0x0fff.com

• http://techsuppdiva.github.io/

• csdn spark 知識庫

• 過往記憶

3. 文章，博客

• RDD論文英文版

• RDD論文中文版

• An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters

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

• How-to: Tune Your Apache Spark Jobs (Part 2)

• 藉助 Redis ，讓 Spark 提速 45 倍！

• 量化派基於Hadoop、Spark、Storm的大數據風控架構

• 基於Spark的異構分佈式深度學習平臺

• 你對Hadoop和Spark生態圈瞭解有幾許？

• Hadoop vs Spark

• 雅虎開源CaffeOnSpark：基於Hadoop/Spark的分佈式深度學習

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

• 2016 上海第二次 spark meetup: 2. Flink_ An unified stream engine.pdf

• 2016 上海第二次 spark meetup: 3. Spark在計算廣告領域的應用實踐.pdf

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

• 基於Spark的醫療和金融大數據

4. 視頻

• YouTube: what is apache spark

• Introduction to Spark Architecture

• Top 5 Mistakes When Writing Spark Applications

• slide Top 5 mistakes when writing Spark applications

• Tuning and Debugging Apache Spark

• slide Tuning and Debugging Apache Spark

• A Deeper Understanding of Spark Internals - Aaron Davidson (Databricks)

• slide A Deeper Understanding of Spark Internals - Aaron Davidson (Databricks)

• Building, Debugging, and Tuning Spark Machine Learning Pipelines - Joseph Bradley (Databricks)

• slide Building, Debugging, and Tuning Spark Machine Learning Pipelines

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

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

• Spark Tuning for Enterprise System Administrators

• slide Spark Tuning for Enterprise System Administrators

• Structuring Spark: DataFrames, Datasets, and Streaming

• slide Structuring Spark: DataFrames, Datasets, and Streaming

• Spark in Production: Lessons from 100+ Production Users

• slide Spark in Production: Lessons from 100+ Production Users

• Production Spark and Tachyon use Cases

• slide Production Spark and Tachyon use Cases

• SparkUI Visualization

• slide SparkUI Visualization

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

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

• Large Scale Distributed Machine Learning on Apache Spark

• Securing your Spark Applications

• slide Securing your Spark Applications

• Building a REST Job Server for Interactive Spark as a Service

• slide Building a REST Job Server for Interactive Spark as a Service

• Exploiting GPUs for Columnar DataFrame Operations

• slide Exploiting GPUs for Columnar DataFrame Operations

• Easy JSON Data Manipulation in Spark - Yin Huai (Databricks)

• slide Easy JSON Data Manipulation in Spark - Yin Huai (Databricks)

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

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

• Advanced Spark Internals and Tuning – Reynold Xin

• slide Advanced Spark Internals and Tuning – Reynold Xin

• The Future of Real Time in Spark

• The Future of Real Time in Spark

5. next

上面的資源我都會不斷更新的，裏面 80% 以上的都是我親自看過而且以爲有價值的，可不是胡亂收集一通的，推薦欣賞哦。

6. 打開微信，掃一掃，點一點，棒棒的，^_^

本系列文章連接

• 『 Spark 』1. spark 簡介

• 『 Spark 』2. spark 基本概念解析

• 『 Spark 』3. spark 編程模式

• 『 Spark 』4. spark 之 RDD

• 『 Spark 』5. 這些年，你不能錯過的 spark 學習資源

• 『 Spark 』6. 深刻研究 spark 運行原理之 job, stage, task

• 『 Spark 』7. 使用 Spark DataFrame 進行大數據分析

• 『 Spark 』8. 實戰案例 ｜ Spark 在金融領域的應用 ｜ 日內走勢預測

• 『 Spark 』9. 搭建 IPython + Notebook + Spark 開發環境