2014-05-30 Spark1.0.0 Relaease 经过11次RC后最终公布。尽管还有不少bug，还是非常令人振奋。
作为一个骨灰级的老IT，经过非常成一段时间的消沉，再次被点燃激情，决定近几年内投入Spark的队伍。去见证Spark的不断强大。在最初的阶段，将作为Spark的布道者，宣传和介绍Spark，最终将选择某一个方向，深入研究和编写代码。
随着国家对软件安全的重视。
，看看这几天股市中软件股的表现。能够预见，在今后非常长一段时间内，开源软件将越来越受到重视。作为大数据处理平台的开源软件Spark，因为其一体化的解决方式、高效的代码编写速度、快速的计算能力，将不断在大数据阵营中脱颖而出。为了方便很多其它新手投入Spark队伍，笔者将自己的学习经验整理了一下，陆陆续续地以博客形式公布出来，计划60篇左右。尽量在8月底完毕，同一时候也是自己对所学的内容加以沉淀。
在本系列博客中，所使用的软件有：
Spark 1.0.0
- 官方下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html
- 当中Spark1.0.0 for hadoop2的直接下载地址：http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.0.0-bin-hadoop2.tgz
- 源码的直接下载地址：http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.0.0.tgz
- 自编译的部署包：百度盘 （pan.baidu.com） /s/1dDmqK4h#dir/path=%2Fdeploy
- spark-1.0.0-bin-2.2.0.tgz是基于hadoop2.2.0的安装部署包
- spark-1.0.0-techyon-bin-2.2.0.tgz是基于hadoop2.2.0和techyon0.41的安装部署包
- spark-assembly-1.0.0-hadoop2.2.0.jar是基于hadoop2.2.0的Spark1.0.0应用程序开发包
本系列博客将分成6个部分进行勾划Spark内存计算框架，每周会更新或添加，逐步完好总体。
每周周末会更新下图。做了标记的是已经完毕的，没作标记的是计划写的或是要准备更新当中内容的，要更新的是曾经写的基于Spark1.0.0-SNAPSHOT的博客；同一时候也会更新以下的博客链接。博客中涉及的实验和代码都是基于Spark1.0.0开发环境高速搭建一文中实验环境。
1：预览篇
2：原理篇
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RDD 细解
- Spark RDD
- Spark Streaming RDD
- Spark SQL RDD
- MLLib RDD
- GraphX RDD
- DAG Scheduler 细解
- Task Scheduler 细解
- Spark1.0.0 Standalone 执行架构实例解析
- Spark1.0.0 on YARN 执行架构实例解析
- Spark1.0.0 on Mesos 执行原理解析
- Spark1.0.0 编程模型解析
Spark Streaming执行架构基本概念
3：运维篇
部署篇
- Spark1.0.0 源代码编译和部署包生成
- Spark1.0.0 on YARN 模式部署
- Spark1.0.0 on Mesos 模式部署
- Spark1.0.0 Standalone模式部署
- Spark1.0.0 Standalone HA实现
配置篇
- Spark1.0.0属性配置
- Spark1.0.0环境变量配置
- Spark1.0.0日志配置
- Spark1.0.0 history server 配置
- Spark1.0.0 job server配置
执行篇
- Spark1.0.0应用提交工具spark-submit
- Spark1.0.0交互工具spark-shell
监控篇
- Spark1.0.0 UI监控解读
- 用ganglia监控Spark1.0.0
优化篇
- Spark1.0.0 的一些小经验
- Spark1.0.0 性能调优
4：Spark生态环境
Spark1.0.0 生态环境
Spark SQL 简单介绍
Spark MLlib 简单介绍
Spark GraphX 简单介绍
BlinkDB 简单介绍
SparkR 简单介绍
Spark1.0.0 应用
Spark1.0.0 和 Hbase
Spark1.0.0 和 RDBMS
SparkStreaming 和 flume
Spark SQL和hive
Spark1.0.0 案例
历史数据和实时数据分析
欺诈检測
推荐系统
6：源代码篇
Spark1.0.0 源代码研读环境搭建
一张图看懂Spark源代码
Spark1.0.0内核解读
spark-submit 源代码分析
RDD 解读
DAG Schedule 解读
Task Scheduler 解读
Spark AKKA 解读
Spark log4j 解读
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