Spark是当前热门的大数据处理技术，本课程重点介绍Spark的技术原理与编程方法。课程由全国高校知名大数据教师厦门大学林子雨老师主讲，采用林子雨等编著的《Spark编程基础（Scala版）》作为课程教材。Spark支持采用Scala、Java、Python和R语言进行编程，本课程采用Scala语言编写Spark应用程序。课程内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib等。通过本课程的学习，将帮助学生形成基础的Spark应用程序编程能力，为学生使用Spark技术解决实际科研问题和未来从事大数据相关工作奠定基础。

本课程属于“进阶级”大数据课程，在学习本课程之前，建议首先学习由林子雨老师主讲的“入门级”大数据课程《大数据技术原理与应用》（点击这里在中国大学MOOC平台学习林子雨老师主讲的国家精品在线开放课程《大数据技术原理与应用》）。《Spark编程基础》和《大数据技术原理与应用》两门课程之间，在内容上实现了“无缝隙衔接”，可以帮助大数据学习者顺利完成入门学习和进阶学习。

    课程提供了配套的在线教学资源服务平台（https://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata-teaching-platform/），平台上提供了与大数据课程学习相关的各种资料，包括讲义PPT、学习指南、实验指南、课后习题、技术博客等，可以为课程学习者提供全方位一站式免费服务，目前平台每年访问量超过100万次，成为国内高校知名大数据教学品牌。

         本课程的具体章节如下：

（1）第1章-大数据技术概述（2019年9月16日发布）

（2）第2章-Scala语言基础（2019年9月23日发布，本章内容较多，学习时长是3周）

（3）第3章-Spark的设计与运行原理（2019年10月14日发布）

（4）第4章-Spark环境搭建和使用方法（2019年10月21日发布）

（5）第5章-RDD编程（2019年10月28日发布，本章学习内容较多，学习时长是2周）

（6）第6章-Spark SQL（2019年11月11日发布）

（7）第7章-Spark Streaming（2019年11月18日发布，本章学习内容较多，学习时长是2周）

（8）第8章-Spark MLlib（2019年12月2日发布）

Spark是当前热门的大数据处理技术，本课程重点介绍Spark的技术原理与编程方法。本课程采用Scala语言编写Spark应用程序。课程内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib等。通过本课程的学习，将帮助学生形成基础的Spark应用程序编程能力，为学生使用Spark技术解决实际科研问题和未来从事大数据相关工作奠定基础。

本课程属于“进阶级”大数据课程，在学习本课程之前，建议首先学习由林子雨老师主讲的“入门级”大数据课程《大数据技术原理与应用》（点击这里在中国大学MOOC平台学习林子雨老师主讲的国家精品在线开放课程《大数据技术原理与应用》）。《Spark编程基础》和《大数据技术原理与应用》两门课程之间，在内容上实现了“无缝隙衔接”，可以帮助大数据学习者顺利完成入门学习和进阶学习。

需要具备的预备知识包括：面向对象编程（比如Java）、数据库、操作系统、大数据技术基础。

林子雨,赖永炫,陶继平.Spark编程基础（Scala版）,人民邮电出版社,2018年8月（教材官网）。

林子雨.大数据技术原理与应用（第2版），人民邮电出版社，2017年2月（教材官网）。

林子雨-大数据基础编程、实验和案例教程，清华大学出版社，2017年8月（教材官网）。

高校大数据课程公共服务平台：https://dblab.xmu.edu.cn/post/8197/

大数据学习路线图：https://dblab.xmu.edu.cn/post/10164/