光环大数据spark文档_推荐大数据Spark必读书目

我有一个非常要好的同事，无数次帮我解决了业务上的痛。技术能力很强，业务方面也精通。而且更耐得住加班，并且是自愿加班，毫无怨言。不像我，6点到准时走人了。但就是这么一位兢兢业业的技术人，却一直没有升职加薪的机会，黯然神伤之下，只能离开，挺可惜。

在数据库承担了所有业务访问的重压下，团队决定用ElasticSearch来取代数据库上承载的搜索任务。在灰度上线之后，取得了很好的反响。于是，我从京东上一口气买了5本ElasticSearch的技术书，慢慢的啃起来。这位同事也来找我借书看，大家都知道的，我一般不轻易借书给别人。但对他倒是例外。我相信他能看得下去，能发挥出书的作用。我欣然答应。

没过一个礼拜，这哥们过来还书了。我借他的是其中一本操作性能强的书。所以这么快看完，也是出乎我的意料。我就随口问了句，“ES是不是很牛皮，给你点时间，百度你都能做出来了吧”。结果这哥们的一句话，彻底颠覆我对他的认识。“这没什么好看的，我就看了前几章。知道有这回事就行了。不就是SQL中的Like嘛。细节我都跳过了。”

我本以为我的黄氏看书法足够嚣张了，没想到还是败在了这哥们手上。

所以，看书真的只是从头到尾，扫一遍就可以的嘛？

这两个月我一直都在摸索大数据Spark组件的知识框架，从原理，搭建环境，到源码阅读，无所不包。书自然也看过很多，但值得花心思去看的，也就这么一本。它就是王家林的《Spark大数据商业实战三部曲：内核解密|商业案例|性能调优》。尤其是其中商业案例这部分足够吸引我。用个画来表达下

上面的框架或许过于复杂，那么我简单抽象成最小可执行单元

只有足够精彩的书，才能让我有画画的冲动。根据这幅画，我摸索着写出来所有实现画中细节的代码，也渐渐发现自己对Spark的掌握顺手了。

从最初级的RDD编程玩起，慢慢过渡到 Spark SQL, Spark DataFrame, Spark Streaming. 做了一系列顺畅运行的小例子，最终实现 Spark Streaming 吃进Kafka消息，并存盘MySQL.

代码这里我就省略了，基本都是从《Spark大数据商业实战三部曲》复制下来的，少许已经淘汰的 API，谷歌里百度下，也都能搞定。

最核心的就是Spark Stream消费程序，读取Kafka集群的消息：

  val kafkaParams = Map[String, Object]("bootstrap.servers" -> "192.168.1.8:9092","key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],"value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],"group.id" -> "spark_kafka_consumer_01","auto.offset.reset" -> "latest","enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean))val topic = Array("newbook")val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](sparkstreamcontext,PreferConsistent,ConsumerStrategies.Subscribe[String,String](topic, kafkaParams))

如果仔细看文档，这点代码量不会难倒你。

在这个过程中，再一次验证一个学习方法，对我来说非常有用，那就是从头到尾的读一本技术操作型的书，会让你失去很多乐趣。我的方法是尽快读完基础部分，然后找到最小实现单元，自己动手完成它。

在做实例的过程中，会碰到各种各样的问题，此时会逼着你去读各种各样的材料，代码，直到把例子做出来。好书，就像藏宝图。用心去寻找，总能给你惊喜。在实现本例的过程中，我在微信读书上参考了很多其他书，并且都做了标记和思考，有兴趣的朋友，可以加我好友，一起来讨论。

仅仅把书囫囵吞枣看完，只留个模糊概念，远远不够。毕竟对老板说，我读了某某书，你给我加钱，加工资，升职，是会被当做发痴的。优秀的程序员，只用代码说话。

--完--

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