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0. 简介 Spark 是一个非常好的计算平台，支持多种语言，同时基于内存的计算速度也非常快。整个开源社区也很活跃。 但是Spark在易用性上面还是有一些美中不足。 对于刚接触的人来说，上手以及环境搭建还是有一些困难。 另外，如果希望将结果绘制成图表分享给别人，还需要很长一段路程。 目前已经有一些解决方案： 【TBD】Jupyter Notebook 使用很广泛，但是看起来主要还是以前ipython-notebook的增强版。 目前笔者对其了解不多 Spark 母公司DataBricks提供的DataBricks …

在学习Spark的时候，当然可以搞一个单机的Spark集群。 在写代码的时候，自然没有什么太大的问题了。但是是不是总有一种意犹未尽、隔靴骚扰的感觉？ 如果你的答案是否，好吧，你可以关闭此页了。   首先，有一个新人经常遇到的问题： Spark集群是否一定需要Hadoop集群呢？ 答案是否。 Spark的集群一共分3种： Standalone Hadoop-Yarn Mesos 今天我们主要涉及的就是Standalone这种模式。在这种模式之下，我们完全可以使用NFS来代替Hadoop / HDFS. 并且…

原文是知乎的一个热门问题，博主看了大部分的回答，即使很长也基本上看完了。 里面有很多很精彩的回答。推荐！ 原文链接： https://www.zhihu.com/question/31116099 我就说说我自己的看法：如果可以选择的话，请到大公司的小团队 理由如下： 大公司保证了你的简历的镀金程度以及教会你做事情的标准做法 比如如何与不同的部门/团队之间的沟（che）通（dan） 看一下大公司的工程经验 体验一下大公司才有的数据量级别 如果你是刚毕业的学生，强烈推荐到大公司 以后换小公司，可以用平台换级别，从大公…