起因
大数据时代
大数据最近太热了，其主要有数据量大（Volume），数据类别复杂（Variety），数据处理速度快（Velocity）和数据真实性高（Veracity）4个特点，合起来被称为4V。
大数据中的数据量非常巨大，传统的关系型数据库已经无法满足对大数据的处理要求。此时，分布式计算应运而生。分布式计算就是把一组计算机通过网络相互连接组成分散系统，然后将需要处理的大量数据分散成多个部分，交由分散系统内的计算机组同时计算，最后将这些计算结果合并得到最终的结果。
过去，分布式计算理论比较复杂，技术实现比较困难，因此在处理大数据方面，集中式计算一直是主流解决方案。2003年到2004年间，Google发表了MapReduce、GFS（Google File System）和BigTable三篇技术论文，提出了一套全新的分布式计算理论。此三篇论文也就成了分布式计算的技术核心。
三大分布式计算框架
由于Google没有开源Google分布式计算模型的技术实现，所以其他互联网公司只能根据Google三篇技术论文中的相关原理，搭建自己的分布式计算系统。目前的主要三大分布式计算框架分别是Hadoop，Spark和Storm。
Yahoo的工程师Doug Cutting和Mike Cafarella在2005年合作开发了分布式计算系统Hadoop。尽管和Google内部使用的分布式计算系统原理相同，但是Hadoop在运算速度上依然达不到Google论文中的标准。但是Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。而Storm主要用于在线实时计算，这里不多介绍。
Spark也是Apache基金会的开源项目，它由加州大学伯克利分校的实验室开发。它在Hadoop的基础上进行了一些架构上的改良。Spark与Hadoop最大的不同点在于，Hadoop使用硬盘来存储数据，而Spark使用内存来存储数据，因此理论上Spark可以提供超过Hadoop 10到100倍的运算速度。
PySpark
这里选择了PySpark介绍，主要原因是Scala学习成本高，可读性不如Python，Java写起来太难看。相比之下，PySpark简直是入门Spark首选。但是网上PySpark的资料实在有限，包括相关书籍大部分也是用Scala。而我在学习过程中除了看PySpark官网API，也碰到了两门非常好的公开课：BerkeleyX的CS100.1x和BerkeleyX的CS190.1x，这两门公开课均来自于edX。不过由于可能改版，我这里介绍的这两门课已经无法注册学习，新改版的课分成了三门，大家有兴趣看看啥时候开课了可以选一下，地址如下。
内容简介
本系列博客的内容均来源自BerkeleyX的CS100.1x和BerkeleyX的CS190.1x，这两门课程名分别叫Introduction to Big Data with Apache Spark和Scalable Machine Learning。
内容安排
本系列博客的顺序会以课程的顺序讲解。课程内容不是我们这里的重点，我会以一篇博客来把一门课程的内容挑重点总结。作业将直接以ipynb文件名命名。
博客的重点
本系列博客主要讲应用，也就是代码层面会介绍的比较多，所以有关Spark系统方面的知识，我在这里不会过多的涉及到，但是会介绍一些基本的概念给大家，这些知识会足够用到实际应用。
实际应用
本系列博客的实际应用均来自其作业。两门可能均有5次大作业，难度循循渐进，非常适合入门和学习。
github
我会把相关作业的ipynb文件放到我的github，方便大家下载了自己学习。