《Spark: The Definitive Guide Big Data Processing Made Simple》学习记录
同步更新在掘金：《Spark 权威指南学习计划》
本书出自OReilly的《Spark: The Definitive Guide Big Data Processing Made Simple》，由Matei Zaharia, Bill Chambers两位大佬所写，是2018年2月的第一版（我也不清楚有没有最新版，搜也没搜到第二版）
- 轻松了解大数据和Spark
- 通过工作示例了解DataFrames，SQL和Datasets-Spark的核心API
- 深入了解Spark的低级API，RDD以及SQL和DataFrame的执行
- 了解Spark如何在群集上运行
- 调试，监视和调整Spark集群和应用程序
- 了解结构流，Spark的流处理引擎的强大功能
- 了解如何将MLlib应用于各种问题，包括分类或推荐
OReilly它家的书都是把代码和案例放在github上的，这本书也不例外，见此databricks/Spark-The-Definitive-Guid
实际上，这并非我初学Spark了，之前也有所涉猎，但想着能够深入学习，便计划写下文章加深自己理解，以及分享知识。
本书并非是对原作的翻译，好像目前国内也没有出版社翻译了这本书，仅仅是叙述自己读书的心得、想法，并结合自己之前所学加以新内容。
- 计划第1、2、3章
- 计划作废，和大多书一样前面内容都是总览性内容，实际性的东西也很杂，所以先放置待后期补上吧
- 计划4、5、6章吧，（～5.26）
- 计划7、8、9、10章 （～6.14）
书籍分为以下七大部分：
- 大数据和Spark概述
- Chapter 1 to 2：了解Apache Spark
- Chapter 3：了解Spark的工具集
- 结构化API——DataFrames, SQL, and Datasets
- Chapter 4：结构化API预览
- Chapter 5：基本结构化API操作
- Chapter 6：处理不同类型的数据
- Chapter 7：聚合操作
- Chapter 8：join 连接操作
- Chapter 9：数据源
- Chapter 10：Spark SQL 用 SQL 来操作
- 底层API
- Chapter 12：弹性分布式数据集（RDDs）
- Chapter 13：高级的 RDDs
- Chapter 14：分布式共享变量
- 生产上的应用
- Chapter 15：Spark 如何在集群上运行
- Chapter 16：开发 Spark 应用程序
- Chapter 17：部署 Spark
- Chapter 18：监控和调试
- Chapter 19：性能调优
- Streaming流
- Chapter 20：Stream 流处理基础
- Chapter 21：结构化Streaming流的基础
- Chapter 22：事件时间（Event-time）和状态处理
- Chapter 23：生产中的结构化流处理
- 高级数据分析和机器学习
- Chapter 24：高级分析和机器学习预览
- Chapter 25：预处理和特征工程
- Chapter 26：分类
- Chapter 27：回归
- Chapter 28：Recommendation 推荐
- Chapter 29：非监督性学习
- Chapter 30：图分析
- Chapter 31：深度学习
- Spark 生态
- Chapter 32：语言细节: Python (PySpark)和 r (SparkR 和 sparklyr)
- Chapter 33：生态和社区
收录于此：josonle/Spark-The-Definitive-Guide-Learning
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学习记录的一些笔记，以及所看得一些电子书eBooks、视频资源和平常收纳的一些自己认为比较好的博客、网站、工具。涉及大数据几大组件、Python机器学习和数据分析、Linux、操作系统、算法、网络等