大家好，我是你们的老朋友老王随聊，今天和大家讨论的话题——Spark零基础应该怎么学？
通过这段时间和群里同学们交流，发现很多大学生甚至职场小白对Spark学习路线不是很清晰，所以我花了一些时间给大家整理了一张Spark零基础学习路线全景图，给喜欢Spark的小伙伴提供一个学习的方向。
社区新上线两大专栏：【大学生成长计划】和【职场小白成长计划】，老王将携手多位业界技术大佬分享我们这些年的工作经验，希望对在校或在职的小伙伴能起到抛砖引玉的效果！
目录
这里总共整理了11个学习阶段，并在文章末尾附有Spark零基础学习路线图。
1、踏实走好每一阶段
1) 了解Spark基础部分，尤其是RDD弹性分布式数据集概念，这也是整个Spark数据处理的内存模型核心部分。
2）了解Spark技术，主要包括PySpark和Spark的常用API、Spark SQL及常用的窗口函数等。这部分属于Spark学习部分的基本功，对后面深入学习Spark内部原理有很大帮助。
3）Spark RDD可以数是整个Spark数据处理的灵魂。需要系统思考RDD的五大特性：分区、Task、依赖关系、类算子以及移动运算机制。
4）了解Spark启动流程，包含：Spark Drive启动流程、DAGSchedule原理和TaskSchedule原理。这部分将有助于后续调优分析使用。
5）了解集群启动原理，加深对Spark的TMaster、Worker和Excutor运转机制的了解，有助于理解应用执行过程中问题分析。
6）应用提交部分涵盖了应用提交集群流程、应用资源申请、Driver和Master交互原理和Executor返回结果处理的任务的整个执行生命周期。
7）Shuffle是连接Map和Reduce的桥梁。这个部分在日常调优中会常用到，比如我们常见的数据倾斜问题。
8）Job工作原理包含：触发Job的算子、Stage划分原理、Task的生命周期、ShuffleMapTask处理结果和ResultTask处理结果的更加细粒度的执行过程分析。
9）了解Spark Cache和Checkpoint机制，有助于深入认识spark内部缓存管理和数据持久化的流程。
10）了解Spark Broadcast和Accumulator 运行机制，有助于如何在整个应用执行过程中，如何更好的对数据进行共享，以此来提升数据加载效率。
11）Spark性能优化是真正考察前面内容是否学习扎实，比如算子调优、数据倾斜分析。
2、Spark零基础学习路线图
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