写给自己的话：
对于大数据开发的工作要求，spark随时可见。所以要下定决心好好看一看spark相关的技术。
学习目录：
第一步是配置spark环境：包括linux系统的安装，java，ssh，Hadoop，Scala，spark的安装与环境变量设置。
第二步：java学习。
第三步：Hadoop学习。HDFS，MR计算框架，必须得知道吧。spark也是需要在HDFS上进行数据获取的，学习Hadoop才能知道其不足，明白spark的优势，为什么Hadoop必死。在hdfs的操作指令也必须掌握。能会写MapReduce程序就再好不过了。
第四步：Scala学习。函数式编程，重点明白这个吧。只需能看懂，而且会使用Scala操作RDD就行。第五步：就是spark学习。当然，最好学习spark的方式就是看官方文档，读源码，看博客（博客写的都太简单，没有特别深入的），看RDD的论文，作业如何调度，某研究院的spark官方文档中文翻译https://www.cnblogs.com/BYRans/p/5057110.html
学习渠道：
- 官网的编程手册
- 只有实际项目才能从本质上提升一个人的spark能力