ドキュメント | Apache Spark

Apache Spark™ ドキュメント

セットアップ手順、プログラミングガイド、その他のドキュメントは、以下のSparkの各安定バージョンで利用可能です。

プレリリース版のドキュメント

上記でリンクされているドキュメントには、Sparkの開始方法、および組み込みコンポーネントである MLlib、Spark Streaming、GraphX が含まれています。

さらに、このページではSparkを学習するためのその他のリソースを紹介します。

Apache Spark YouTubeチャンネルで、Sparkイベントからの動画をご覧ください。さまざまなトピックの動画には、個別のプレイリストがあります。プレイリストを閲覧するだけでなく、以下の動画への直接リンクも見つけることができます。

以下にリストされている動画に加えて、ベイエリアのミートアップのすべてのスライドもこちらで表示できます。

Spark 1.0以降（スライド） Patrick Wendell 氏、Cisco、サンノゼ、2014-04-23
CatalystによるSparkへのネイティブSQLサポートの追加（スライド） Michael Armbrust 氏、Tagged、SF、2014-04-08
SparkRとGraphX （スライド：SparkR、GraphX） Shivaram Venkataraman & Dan Crankshaw 氏、SkyDeck、バークレー、2014-03-25
SIMRによる簡単なデプロイメントとTGFsによる高度なShark分析（スライド） Ali Ghodsi 氏、Huawei、サンタクララ、2014-02-05
Stores, Monoids & Dependency Injection - Sparkのための抽象化（スライド） Ryan Weald 氏、Sharethrough、SF、2014-01-17
MLbaseを使用した分散機械学習（スライド） Evan Sparks & Ameet Talwalkar 氏、Twitter、SF、2013-08-06
GraphXプレビュー：Sparkでのグラフ分析 Reynold Xin & Joseph Gonzalez 氏、Flurry、SF、2013-07-02
Spark Streamingの詳細（スライド） Tathagata Das 氏、Plug and Play、サニーベール、2013-06-17
TachyonとSharkのアップデート（スライド：Shark、Tachyon） Ali Ghodsi, Haoyuan Li, Reynold Xin 氏、Google Ventures、2013-05-09
Spark 0.7：概要、pySpark、およびストリーミング Matei Zaharia, Josh Rosen, Tathagata Das 氏、Conviva、2013-02-21
Spark内部構造の紹介（スライド） Matei Zaharia 氏、Yahoo、サニーベール、2012-12-18

Spark Summit 2014のトレーニング資料と演習がオンラインで利用可能です。これらには、講演の動画とスライド、およびラップトップで実行できる演習が含まれます。トピックは、Sparkコア、チューニングとデバッグ、Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlibなどです。
Spark Summit 2013にはトレーニングセッションが含まれており、スライドと動画はトレーニングデーのアジェンダで利用可能です。セッションには、Amazon EC2で実行できる演習も含まれていました。
UC Berkeley AMPLabは、Sparkおよび関連プロジェクトに関するトレーニングキャンプを定期的に開催しています。それぞれのスライド、動画、EC2ベースの演習はオンラインで利用可能です。
- AMP Camp 4（Strata Santa Clara、2014年2月）- BlinkDB、MLlib、GraphX、Tachyonに焦点を当てる
- AMP Camp 3（バークレー、カリフォルニア州、2013年8月）
- AMP Camp 2（Strata Santa Clara、2013年2月）
- AMP Camp 1（バークレー、カリフォルニア州、2012年8月）

Spark Summit 2014の実践演習。これらにより、ラップトップにSparkをインストールし、基本的な概念、Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlibを学習できます。
Spark Summit 2013の実践演習。これらの演習では、小規模なEC2クラスターを起動し、データセットをロードし、Spark、Shark、Spark Streaming、MLlibでクエリを実行できます。

MongoDBとのSparkの使用 - WellmoのSampo Niskanen氏
Spark Summit 2013 - Sparkのユースケースに関する30の講演が含まれており、スライドと動画で利用可能です。
強力なビッグデータトリオ：Spark、Parquet、およびAvro - Matt Massie氏によるSparkでのParquetの使用
Cassandra、Spark、Sharkによるリアルタイム分析 - OoyalaのEvan Chan氏による2013 Cassandra Summitでのプレゼンテーション
Amazon Elastic MapReduceでSparkとSharkを実行する - Amazon Elastic MapReduceチームメンバーのParviz Deyhim氏による記事
Spark、高速データ分析の代替 - IBM Developer Worksの記事、M. Tim Jones氏

Learning Spark、Holden Karau、Andy Konwinski、Patrick Wendell、Matei Zaharia著（O'Reilly Media）
Spark in Action、Marko Bonaci、Petar Zecevic著（Manning）
Advanced Analytics with Spark、Juliet Hougland、Uri Laserson、Sean Owen、Sandy Ryza、Josh Wills著（O'Reilly Media）
Spark GraphX in Action、Michael Malak著（Manning）
Fast Data Processing with Spark、Krishna Sankar、Holden Karau著（Packt Publishing）
Machine Learning with Spark、Nick Pentreath著（Packt Publishing）
Spark Cookbook、Rishi Yadav著（Packt Publishing）
Apache Spark Graph Processing、Rindra Ramamonjison著（Packt Publishing）
Mastering Apache Spark、Mike Frampton著（Packt Publishing）
Big Data Analytics with Spark: A Practitioner's Guide to Using Spark for Large Scale Data Analysis、Mohammed Guller著（Apress）
Large Scale Machine Learning with Spark、Md. Rezaul Karim, Md. Mahedi Kaysar著（Packt Publishing）
Big Data Analytics with Spark and Hadoop、Venkat Ankam著（Packt Publishing）

Sparkは当初、UC Berkeleyの研究プロジェクトとして開発され、その設計の多くは論文で文書化されています。研究ページには、初期の動機と方向性の一部がリストされています。