日志分析 进入大数据Spark SQL的世界

以慕课网日志分析为例 进入大数据 Spark SQL 的世界

这篇blog是这个项目的总结，因为从别的地方学习过Hadoop、Spark的一些基础知识了，所以这部分略过。针对自身的不足，我抛出一些问题，自己思考。

1. 什么是大数据？大数据公司的现存模式？
2. Hadoop生态圈长什么样子？
3. spark为什么这么快？
4. spark vs mapreduce
5. 自己编译一套spark的源码来使用
6. spark sql的发展历史是什么样子的？
7. spark sql的架构（有助于理解spark sql为什么比hive on spark快）
8. 为什么thriftserver/beeline比spark-shell要好一些？
9. RDD VS DF VS DS（经典了）
10. Extrenal Data Source API：spark是计算框架，但我们怎么去获取数据源呢？
    （数据的源头，一切的开始）
11. spark sql都给了我们哪些好处？（愿景）
12. 实战项目：梳理业务–》按一套固定的编程规范，编写业务代码–》解决问题
    （涉及到了哪些知识点？有没有多种解决问题的办法？有没有更好的性能优化？）
13. spark sql 必会：加载数据—》处理数据—》输出数据
    

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