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Spark学习的痛点
对初学者（特别是自学者）学习来说，Spark学习有以下两大痛点。
1．头绪太多，不知道从哪学
从Spark的技术栈可以看到，涉及的技术从操作系统到外部组件、Spark框架、交互工具、编程语言，涉及多个层次，每个层次又包括多个技术和知识点，对初学者来说，可能只是对其中的部分技术有一些模糊的认识，并不会形成图1中那么全面、清晰的层次。
图1.Spark Streaming数据源和输出
这样，就会导致学习的时候，到底是从哪开始？比如确定了先学习Linux，那么Linux的发行版又选择哪个好？Linux的命令又需要学习哪些？如果要想学得全面，仅《鸟哥的Linux私房菜》系列书可能就够学1、2年的，那么又要学到哪个程度？又比如Scala语言，仅简化版的《快学Scala》就有300多页，10多章，又该从哪开始？学习哪些？学到什么程度？Spark框架除了Spark Core以外，还有GraphX、Streaming、Spark SQL和SparkR等，它们是否都要一个一个的学？还是只选其中几个学？如果学，那又该选择哪几个最好呢？
所以，在Spark初学者的道路上，处处都存在着选择，如何在纷繁复杂的路径中，选择一条较优的路径，对初学者来说，通常是很困难的事情。
2．处处掣肘，起步艰难
Spark初学者在起步阶段会遇到各种各样的问题，例如，Linux的各种权限问题、命令使用问题、Spark环境构建的各种配置问题、Scala学习中的各种语法问题、Spark编程中的各种异常等，都是横亘在初学者面前的一座座大山。初学者往往费尽精力，解决了一个问题，结果又冒出了更多的问题，这种心力交瘁，看不到尽头的感觉在起步阶段十分常见。
Spark快速学习路线图
Spark学习没有捷径，任何宣称不需要下功夫就能轻松掌握Spark的说法，都是不靠谱、不负责任的。这里提到的快速学习路线，是让付出更有效，少踩坑，少做无用功，但不管怎样，都需要下功夫，不断实践。
1．Spark快速学习路线图
Spark学习要区分以下两种情况。
● 必须要学习的内容。对于这部分内容，从一开始就要把基础打好，必须牢固掌握。
● 可以后续再学的内容。对于这部分内容，只需要清楚其概念，心中有数就可以了，待到需要时，能迅速找到资料，确定学习方法，再快速自学。
基于上面的划分，列出Spark快速学习的路线图，如图2所示。
图2. Spark学习路线图
● 图1中列出的内容属于必学部分；
● 左侧列为要学习的知识模块，箭头方向表示学习顺序。
● 右侧为每个知识模块对应的知识点和要求，或者说是学习完该模块后，要达到的目标。
2．注意事项（重要）
图2中的内容相对Spark技术栈中所列的技术做了大幅简化，这并不是说没有列出的内容不需要学习或不重要，而是说，学习时可以先按照上图进行系统学习，可以由易到难，快速构建一个最简的Spark知识体系。
这个最简Spark知识体系是学习后续Spark其他知识点模块的基础。一旦构建了这个知识体系，其他的Spark知识点，就可以根据需要参考本书，做针对性的学习。如果不使用上面的路线图，打乱顺序，多点出击，或者全盘包揽的话，实践证明效果往往很不理想。
Spark学习中的关键点
下面列出Spark学习中需要注意的点或原则，它们可以使得后续的学习更加高效。
● 看到结果比明白原理更重要；
● 动手比看书更重要；
● 暂时理解不了的原理，或者找不到原因的问题，可以先放下，继续往后学；
● RDD、DataFrame和Dataset是Spark基础中最重要的3类数据结构；
● RDD永远不会过时，它只是逐渐退居幕后；
● DataFrame和Dataset正在成为Spark与外界打交道的统一接口；
● 结构化大数据处理在Spark中应用越来越多，Spark SQL越来越重要；
● 各种数据格式转换、数据源的连接非常重要；
● SparkR、流数据处理、GraphX和MLlib可以在后续需要的时候再去学习。
Spark技术栈
按照使用层次列出Spark的技术栈，分为4层，自底向上依次为：操作系统、外部组件、Spark框架、编程语言，如图3所示。
图3.Spark技术栈
1.底层基石——操作系统
Spark程序运行在Linux操作系统上，常用的Linux发行版是Ubuntu和CentOS。安装Linux操作系统时所涉及的技术包括：虚拟机安装与使用、Linux的安装、功能定制等；系统安装后，涉及的技术可以分为以下3类。
● Shell命令：Linux基本配置、文件操作、用户管理、权限设置、网络配置、服务的开启、关闭、自动运行、文本编辑器使用等命令；
● 脚本编程：Linux下主流的脚本语言主要是Bash等，技术涉及：变量的使用、基本数据类型、关键词、控制结构、函数定义与使用、调试技巧等；
● 操作系统接口：Spark应用和 Spark 框架的开发，更多的是和JDK以及开发语言的接口打交道，直接同操作系统接口的交互并不多。操作系统的接口对于理解JVM机制以及Spark应用和Spark框架的性能调优时会用到。
2.周围友援——外部组件
Spark 负责大数据分析处理，而数据从哪来、处理后的数据应该往哪去，则需要其他的外部组件来负责。图1-5列出了各类外部组件的主流选型，如非结构化数据存储HDFS、结构化数据存储Hbase，消息处理、数据接入工具Kafka、数据采集工具Flume、分布式程序一致性组件Zookeeper。实际开发中，Spark会同这些组件频繁交互，因此，需要掌握这些组件的基本运行原理、安装方法、基本配置、常用命令、API接口和日志查看方法等基础技术。
3.中坚核心——Spark框架
Spark框架就是 Spark 自身，它是 Spark 大数据开发的核心。Spark 框架由Spark Core、Spark SQL、GraphX、流数据处理、SparkR、MLlib/ML和 Spark 交互工具组成。后面会详述各组成部分的功能。
4.上层接口——编程语言
Spark 支持的编程语言包括Java、Scala、Python、R和SQL。上述编程语言中 Spark 对Scala的支持最好，因为 Spark 框架自身就是用Scala开发的。Spark还支持SQL，SQL和其他4种语言不一样，它可以独立出现在spark-sql（Spark 交互工具的一种）中，也可以嵌入在编程语言中。