原文链接：『 Spark 』5. 这些年，你不能错过的 spark 学习资源
写在前面
本系列是综合了自己在学习spark过程中的理解记录 ＋ 对参考文章中的一些理解 ＋ 个人实践spark过程中的一些心得而来。写这样一个系列仅仅是为了梳理个人学习spark的笔记记录，所以一切以能够理解为主，没有必要的细节就不会记录了，而且文中有时候会出现英文原版文档，只要不影响理解，都不翻译了。若想深入了解，最好阅读参考文章和官方文档。
其次，本系列是基于目前最新的 spark 1.6.0 系列开始的，spark 目前的更新速度很快，记录一下版本好还是必要的。
最后，如果各位觉得内容有误，欢迎留言备注，所有留言 24 小时内必定回复，非常感谢。
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1. 书籍
2. 网站
databricks docs.html)
databricks training/Introduction%20(README).html)
3. 文章，博客
An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters
2016 上海第二次 spark meetup: 2. Flink_ An unified stream engine.pdf
4. 视频
A Deeper Understanding of Spark Internals - Aaron Davidson (Databricks)
slideA Deeper Understanding of Spark Internals - Aaron Davidson (Databricks)Building, Debugging, and Tuning Spark Machine Learning Pipelines - Joseph Bradley (Databricks)
slideBuilding, Debugging, and Tuning Spark Machine Learning PipelinesSpark DataFrames Simple and Fast Analysis of Structured Data - Michael Armbrust (Databricks)
slideSpark DataFrames Simple and Fast Analysis of Structured Data - Michael Armbrust (Databricks)slideStructuring Spark: DataFrames, Datasets, and StreamingslideSpark in Production: Lessons from 100+ Production UsersEveryday I'm Shuffling - Tips for Writing Better Spark Programs, Strata San Jose 2015
slideEveryday I'm Shuffling - Tips for Writing Better Spark Programs, Strata San Jose 2015Building a REST Job Server for Interactive Spark as a Service
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Easy JSON Data Manipulation in Spark - Yin Huai (Databricks)
slideEasy JSON Data Manipulation in Spark - Yin Huai (Databricks)Sparkling: Speculative Partition of Data for Spark Applications - Peilong Li
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上面的资源我都会不断更新的，里面 80% 以上的都是我亲自看过并且觉得有价值的，可不是胡乱收集一通的，推荐欣赏哦。
6. 打开微信，扫一扫，点一点，棒棒的，^_^
python
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