美团在2014年就引入Spark，并将其逐渐覆盖到大多数业务线；字节跳动也基于Spark构建数据仓库，去服务了几乎所有的产品线；还有Facebook也将数据分析引擎切换为Spark。
以美团为例，它海量的日志数据将被汇总处理、分析、挖掘与学习，为各种推荐、搜索系统甚至公司战略目标制定提供数据支持。
而Spark能在相同资源使用情况下，把作业执行的速度提升百倍，极大的提高了生产效率，这也是Spark逐步替代MapReduce作业，成为美团大数据处理的主流计算引擎的原因。
我觉得，在发展迅猛的数据应用领域，Spark能持久地立于不败之地，主要是因为它“快”和“全”。
Hadoop和Spark的对数几率回归对比，运行速度相差100倍
Spark的开发和执行效率都很快，它支持多种开发语言，提供种类丰富的开发算子，让开发者能快速地完成数据应用开发；另外，它在计算场景的支持上也非常强大，能让开发者在同一套计算框架之内，实现不同类型的数据应用。
Spark子框架与不同的计算场景
在数据应用领域，无论你是大数据工程师、数据分析师、数据科学家，还是机器学习算法研究员，Spark都是必备的傍身之计。
但入门Spark却不是件容易的事，知识点繁多复杂，Scala语法也晦涩难懂。如果只照本宣科地看原理，一旦遇到具体的业务需求，大概率还是无从下手。
这里推荐给你一副「Spark知识体系全景图」，涉及Spark入门必备的80%以上的知识点，十分全面。
Spark知识体系全景图
最重要的，磊哥还是2021年的AWSMachineLearningHero得主，更是30个入选人中唯一一个中国人（这个奖每年由亚马逊公司策划和评选，含金量很高）。
最近，磊哥推出了《零基础入门Spark》专栏。在专栏里，他专门结合自己的学习和成长经历，讲了如何快速构建Spark核心知识体系，以及从0到1入门Spark的窍门等，还结合了Spark三大计算场景案例的实操。
值得一提的是，磊哥专栏里的代码都是逐句注释，而且在讲开发实战技巧的模块，也贴心地用故事来带入，既形象生动又便于理解记忆，做到真正的从项目入手，带你深入浅出玩转Spark。
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吴磊是如何讲解Spark专栏的？
磊哥根据自己多年经验总结了一套「入门Spark三步法」，传神地将运用Spark比作“驾驶赛车”，而入门Spark也和学开赛车一样，仅需三步：
第一步是学基础，掌握Spark常用的开发API与开发算子，第二步是学工作原理，吃透Spark的核心原理，第三步是应对各类场景，玩转Spark计算子框架。
为了更好地提升大家的学习效率，他在专栏中设计了基础知识、SparkSQL、SparkMLlib和StructuredStreaming这4个模块，将这“三步走”完美融入其中。
“三步走”与专栏内容安排
第一个模块是基础知识。他会详细讲解包括RDD编程模型、Spark进程模型、调度系统、存储系统、Shuffle管理、内存管理等在内的Spark核心原理，并通过一个个有趣的故事，让你像读小说一样轻松诙谐地弄懂Spark。
第二个模块是SparkSQL。他会从一个小项目入手，带你先熟悉开发API，再结合案例讲解SparkSQL的核心原理与优化过程，再重点介绍SparkSQL与数据分析有关的部分，如数据的转换、清洗、关联、分组、聚合、排序等等。
第四个模版是Spark的流处理框架StructuredStreaming。他会重点讲解StructuredStreaming如何同时保证语义与数据的一致性，以及如何应对流处理中的数据关联，并通过Kafka+Spark这对“Couple”的系统集成，演示流处理中的典型计算场景。
相信经过这四个部分的“洗礼”，你能很快建立属于自己的Spark知识体系，彻底跨进了Spark应用开发的大门，最终成功交付一个满足业务需求、运行稳定、且执行性能良好的分布式应用，并能对大部分的数据应用需求都灵活应对。
说了那么多，看看目录吧：
市面上关于Spark的课良莠不齐，像磊哥这样能带着你从0到1构建知识体系，甚至连源码都带逐句注释和讲解的，确实不多了。推荐给想要进入大数据领域或想对大数据基础查缺补漏的朋友，真的很值得一看。
老规矩，给大家申请了专属优惠：
专栏里的内容，将Spark讲的清晰体系化，磊哥从项目入手，带你深入浅出玩转Spark。让我们找到正确的发力点，真正把劲儿使对地方。