随着5G的普及，数据量的爆发式增长似乎就在眼前，原本就十分火爆的大数据已然成为市场热捧的概念和技术。
虽然近年来大数据领域工程师数量逐年增多，但整个市场仍旧供不应求，相关岗位需求数量远超人才供应量。
来源：dice
不论是FLAG大厂，Uber, Airbnb 等互联网公司，还是 Microsoft, Cisco, IBM 等老牌技术公司，甚至是咨询公司、投行、传统实业企业等，对大数据领域人才的需求都在不断增长。
对于想拿大厂offer的数据工程师而言，简历中必须要有的关键词，比如：Hadoop，Spark，Hive，Mesos等等，掌握大厂需要的核心技术，无疑能让你离offer更近一步。

纵观大厂数据工程师的招聘需求，Spark的身影总是随处可见，Spark有何硬核和魅力之处？

Spark的硬核之处——高效

Spark全称Apache Spark，是一个新兴的大数据处理引擎，主要特点是提供了一个集群的分布式内存抽象，以支持需要工作集的应用。
这个抽象就是RDD（Resilient Distributed Dataset)，RDD就是一个不可变的带分区的记录集合，RDD也是Spark中的编程模型。
如果说，MapReduce是公认的分布式数据处理的低层次抽象，类似逻辑门电路中的与门，或门和非门，那么Spark的RDD就是分布式大数据处理的高层次抽象，类似逻辑电路中的编码器或译码器等。
很多人说Spark将会取代Hadoop，其实取代的是Hadoop MapReduce。
我们知道，Hadoop实质上是解决大数据大到无法在一台计算机上进行存储、无法在要求的时间内进行处理的问题，是一个分布式数据基础设施。
而Spark则是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具。
Spark的硬核体现在其性能超过Hadoop 100倍。
同样处理100TB的数据，Spark只用了Hadoop所用1/10的计算资源，耗时只有Hadoop的1/3。
来源：Spark officially sets a new record in large-scala sorting
除了高性能之外，Spark还兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。

Spark的魅力所在——易用和通用

Spark的魅力则体现其展现的易用性和通用性。
Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。
Spark还可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。极大减少了开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。

薪资水平超其他热门岗位

说了这么多技术上的东西，再讲点容易理解的。从薪资水平上，最能看出Spark的硬核。根据ZipRecruiter数据，在Data相关技术岗位中，Spark的平均薪资比其他热门技术都要高。
数据来源：ZipRecruiter
Spark虽然好，但学起来并不容易。初学Spark，从第一步配置Spark环境到Scala语言的学习，再到后期各方面的运用，无不令很多同学感到头大。
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