如何做Spark 版本兼容
我们知道Spark2.0 ，Spark 1.6还有Spark 1.5 三者之间版本是不兼容的，尤其是一些内部API变化比较大。如果你的系统使用了不少底层的API,那么这篇文章或许对你有帮助。我们介绍的兼容相关一些技巧，主要包括动态编译以及反射等方式，也用到了Scala的一些语言特性。
Spark-Spark Streaming例子整理(二)
Spark Streaming从Flume
Poll数据
一、Spark Streaming on Polling from Flume实战
二、Spark Streaming on Polling from Flume源码
第一部分：
推模式(Flume push SparkStreaming) VS 拉模式（SparkStreaming poll Flume）
采用推模式：推模式的理解就是Flume作为缓存，存有数据。
Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第六节 Spark编程模型（三)
作者：周志湖
网名：摇摆少年梦
微信号：zhouzhihubeyond
本节主要内容
RDD transformation（续)
RDD actions
1. RDD transformation（续)
（1）repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner)
repartitionAndSortWithinPa
Spark修炼之道（高级篇）——Spark源码阅读：第三节 Spark Job的提交
前一我们分析了SparkContext的创建，这一节，我们介绍在RDD执行的时候，如何提交job进行分析，同样是下面的源码：
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object SparkWordCount{
def main(args: Array[String]) {
if (args.leng