1樓：Lison
可以看這套教程自學一下，3.0最新版本，老師講的不錯
尚矽谷2020最新版大資料Spark從入門到精通_嗶哩嗶哩 (゜-゜)つロ 乾杯~-bilibili
2樓：加公尺谷大資料
Spark系列的書籍，入門階段可以讀一讀《Spark快速大資料分析》，算是比較基礎類也講得比較清晰的。
另外推薦一本比較新的書，2023年7月版，《Learning Spark, 2nd Edition》。
全書對於整個 Spark 的體系做了比較全面的講解，從概念的介紹，到 API / SQL 的使用，再到如何優化 Spark 作業，以及 Structured Streaming，通過 Spark 構建資料湖，並且還對目前很熱門的三大資料湖框架 Apache Hudi / Apache Iceberg / Delta Lake 進行了介紹。
最後，針對最新發布的Spark 3.0，也介紹了 Spark 3.0 的新特性，是目前為數不多介紹 Spark 3.0 版本的書籍之一。
3樓：青牛
你好！統計學是資料分析的基礎，建議多看一下統計學基礎，spark只是乙個很普通的工具而已，資料分析積累的是經驗和思路，基於R、python的很多資料分析的工具都比spark好用，所以不要糾結於spark，python和r在資料分析領域才是王者！
4樓：Paco Li
我主要還是看官網的文件，再加上搜尋別人的經驗，然後自己對業務也要有深刻的理解，並且熟悉spark要和周邊打交道的元件kafka, hdfs, redis, hbase等，畢竟單獨乙個spark也實現不了什麼，資料要有進有出，處理之間還有外部的資訊查詢，靈活使用各種能被spark訪問的元件的特性。
如何提高行測中的資料分析？
暮雪 資料分析這個模組相對來說是最容易提分，也是行測部分最容易全對的模組。我認為最容易提分的方法如下。第一 各種統計公式要熟練運用 也就是大量練題，行測所有部分都要多練。第二 就是計算了，尋找各種精算，估算方法。比較大小的方法。比如，計算方法有，特徵數字法，錯位加減法，有效數字法 比較大小的方法有，...
行測的資料分析如何快速提高？
Wuua 我第一次省考時做資料分析也是頭大的一匹，看到那麼多數字總會心裡犯怵，而且什麼增長率，比重之類的計算公式也很複雜，搞得最後直接放棄了，當我第二次備考時才發現，資料分析遠沒有想象的那麼難。第一次備考完全進入了死胡同，沒有找對方法，自己就是一味的刷題，雖然有及時總結思考，但是沒有總結成系統的做題...
資料分析如何轉資料探勘？
位元組Funk飛 資料分析如何轉資料探勘？雖然這二者都是直接根據接觸的職業，但是對於資料的處理和跟資料的關係還是有著很大的去唄的，資料分析師針對已有的資料進行不同的模型構建然後分析，將有價值的東西提取出來，但是資料探勘呢，只是單純的資料探勘，是一種資料收集和提取的過程 我之前也是資料分析，感覺沒什麼...