學Spark需要什么基礎？作為大數據主流框架之一的Spark，也是大數據開發人員必須要掌握的重要技術框架，在企業招聘當中，掌握Spark框架的大數據人才，也更加具備競爭優勢。那么Spark需要什么基礎？今天就來給大家講講Spark需要什么基礎？
首先，學習大數據，不管是Hadoop還是Spark，基本功都少不了Linux和Java。搭建集群環境，Linux基礎是必須的，系統操作命令是基礎中的基礎。而Java，主要以JavaSE的知識為重點，包括面向對象、集合、io、多線程以及JDBC操作等，這部分是大數據開發當中常常需要用到的。
其次，是要建立起大數據技術背景，對于大數據處理各個環節，以及對應的解決方案，系統框架要有基本的認識：
1、數據采集：Flume、Kafka、Logstash、Filebeat...
2、數據存儲：Mysql、Redis、Hbase、HDFS...
3、數據查詢：Hive、Elasticsearch...
4、實時數據計算：Storm、Spark-streaming、Flink...
5、離線數據計算：Hadoop、Spark...
6、其他框架：Zookeeper...
有了這樣的背景基礎之后，開始Spark學習也能夠更快地理解很多東西，特點建議在Spark學習之間要先對Hadoop框架有比較全面的認識，包括核心的HDFS、MapReduce、Yarn等，這部分和Spark聯系緊密，對于像Spark為什么計算性能優異，架構設計為什么會這樣設計等等這樣的問題，也能更快理解和消化。
對于Spark框架的學習，Spark生態圈各組件需要著重掌握，包括Spark-core，Spark-streaming，Spark-mlib，Spark-graphx，剛開始學習的時候主要學習Spark-core和Spark-streaming，Spark-mlib和Spark-graphx可以等后期工作需要或者有時間了在研究即可。
Spark需要什么基礎？相信看完上面的介紹，大家也都有了基本的了解了。Spark作為大數據計算第二代引擎的代表，在越來越多的平臺當中得以應用，可以這樣說，想進入大數據行業，Spark是必須要掌握的。
