华罗庚先生说过，“把薄书读厚，把厚书读薄”。厚书读薄是梳理脉络，让整体结构变清晰。薄书读厚则是通过查证思考，对原文加以扩增，甚至达到批驳原文的程度。自小偏爱闲书，但在“生存”和“生活”的哲学问题下，还应多研学技术书籍，不进则退是学生时代起就存在的永恒话题，人总是需要在未雨绸缪地跳出舒适区，这也是《第二曲线》的核心要义。言归正传，今日要研学读薄的主角是《Spark
– The Definitive Guide》，学习分享过程中若有错谬，欢迎拍砖。
于外文书籍，硬怼总归枯燥乏味，力学笃行，学的目的是致用，有兴趣的朋友可以在GitHub数据集（/databricks/Spark-The-Definitive-Guide）中，通过实操获取技术成就感，达到寓教于乐之效，为求原汁原味（有时是博主翻译水平有限），部分表述将引用精彩的原文（农夫山泉只是大自然的搬运工）。
Part 1.Gentle Overview of Big Data and Spark
Charpter 1.What Is Apache Spark
好家伙，开篇上来就一灵魂拷问，何为Apache Spark？简而言之，Spark是运行在集群上的开源大数据处理引擎，同时包括一系列可以并行处理数据的软件库（SQL，流处理，机器学习等）。受众是对大数据感兴趣的开发人员和数据科学家。它支持多种语言（Python， Java， Scala和R），可以在本地单机，或大规模服务器集群上运行，着实牛逼。
原书有这么一副Spark的toolkit导图，可以看出，其底层是由基础API构建，以及API中的RDD和分布式变量，位于图层中部的是包含有数据集，DF，SQL的结构化API，这些模块，最终都将服务于上层流处理，高级数据分析，及生态系统内的各种软件库。
Apache Spark’s Philosophy
Spark的设计哲学，这小标题直接将段落逼格高高拉起。段落对Spark的关键组件进行了细分，它们依次是Unified（统一平台），Compute engine（计算引擎），Libraries（配套软件库）。
统一平台：由于Spark的设计初衷是为编写大数据应用程序提供一个统一平台（划重点，统一 ），统一的要义在于，Spark的计算引擎和API都是统一的，该设计理念的幕后黑手是，现实世界的数据分析任务中，结合了各种不同的处理类型和软件库。统一的好处是能更标准，更高效地支持广泛的数据分析任务，从数据加载，到SQL查询，再到机器学习，流式计算等。开发者都能用Spark提供的一致且可组合的API，代码块，软件库来构建应用程序，而后，再将不同库和函数进行组合，达到程序优化，高性能实现的目的。在Spark之前，没有任何开源系统为并行处理数据提供统一引擎，因此， Spark这种解脱了用户去拼凑多套API和系统来开发应用程序的平台，就迎来了迅猛发展。
原书在此处提到一个概念，Spark 2.0定义的“结构化API”，分别包括DataFrame， Dataset和SQL，博主也将在后续文章中重墨分享。
计算引擎：Spark从存储系统中加载数据，而后对其执行计算，值得注意的是，Spark本身不负责持久化数据，它主要专注于数据计算，但它兼容多种存储系统，因此可以将持久化存储系统与Spark结合使用。
Spark支持的存储系统有很多种，如Azure，S3、Hadoop、Cassandra，Kafka等。
软件库：Spark提供统一标准库，也支持开源社区中的许多第三方外部库。如今的Spark标准库，已成为一系列开源项目的集成，它的核心引擎自创始之日起其实基本不变，反倒是配套软件库日益强大。
https://spark-/ 上可以看到一系列外部库索引。
Context：The Big Data Problem
促使数据分析计算引擎发展的主要原因，是大数据问题。在相当长的一段时间里，CPU运行速度都保持逐年增长，应用程序也因此变得更快。可随着时间推移，应用程序需要处理更庞大的数据量，且硬盘散热也遇到瓶颈，硬件开发者们便在左右，改变了提升单核能力的思路，转为开始研究并行计算。这一改变的直接结果，就是使得应用程序也要支持并行计算，这样才能更快运行。同时，从起，数据存储和数据采集技术仍在飞速发展。它们的成本不断下调，使得我们的世界逐步演化成一个数据廉价的世界。想要处理好这些大规模数据，我们需要一种新的编程模型框架，使得程序并行化，计算并行化，Spark就是在这种新形势下应运而生。
Running Spark
Spark本身是用Scala编写的，它运行于JVM，若想在PC或集群上运行Spark，需要事先装好Java。同时，因为Spark支持Python， Java， Scala， R，SQL等语言的缘故，用户也需要装好对应前置依赖，以使用Python API为例，用户需要先安装好Python2.7及以上版本。这里提供了两种使用Spark的方法，它们分别是在个人电脑运行Spark，以及在Databricks Community Edition上运行基于Web的版本。
Downloading Spark Locally
首先，我们在本地先装好Java。建议从Spark官方网址（/downloads.html）拉取Spark。下载完毕并解压后，可以看到如下目录，不慌，之后的博文会对目录内容进行详细介绍。Launching Spark’s Interactive Consoles
Spark支持交互式控制台的语言包括Python，Scala，SQL等。
刚开始运行时，如果有小伙伴遇到类似问题，可以检查hadoop客户端安装是否完善。
下面对HADOOP安装步骤做一个梳理：
1、下载并解压与Spark版本相对应的HADOOP客户端；
2、安装JDK，并配置JAVA_HOME；
3、检查的bin目录下是否有hadoop.dll，及winutils.exe，没有可以到gitee进行下载，
/mirrors_cdarlint/winutils?_from=gitee_search；
4、依次配置HADOOP_HOME的系统变量，并添加至Path用户变量；
5、配置HADOOP。
参考链接：/article/47651012308/
Launching the Scala Consoles
Launching the Python Consoles
Launching the SQL Consoles
好了，今天的分享到此为止，往后还将有更多精彩片段与实操分享。文末引用著名小品艺术家，白云大妈的一句名言，“还有十万多字就截稿了”，感谢，我们下期再会。
