最近公司项目要分析用户行为日志，数据量动不动就几十个G。一开始我还在用Excel硬扛，结果打开文件就得等半分钟，筛选一下直接卡死。后来同事笑我说：你这是拿算盘跑程序啊？
为啥要学大数据处理框架？
其实不光是企业级应用，现在连自媒体做用户画像、电商小店分析销售趋势，都会碰到“数据太大搞不动”的问题。传统工具处理不了，就得靠Hadoop、Spark这些大数据处理框架。它们能把任务拆开，扔到好几台机器上并行跑，速度提升可不是一点半点。
新手怎么找学习资料？
刚开始我也懵，网上一搜“Hadoop教程”，跳出来几百个链接，有的讲得太深，有的例子过时了根本跑不起来。后来摸清门道：先看官方文档，再搭配实战视频。
比如Apache官网的Quick Start指南，虽然英文有点劝退，但照着敲一遍代码，很快就能跑通第一个WordCount程序。配合B站上一些带实操的系列视频，边看边练，理解起来快得多。
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \\n--master yarn \\n--deploy-mode cluster \\n/opt/spark/examples/jars/spark-examples*.jar \\n10别光看，动手才是关键
有次我看了三天理论，信心满满去搭环境，结果JDK版本不对、SSH配置出错，折腾一整天都没跑通。后来干脆找个云平台的免费试用集群，在线环境省得自己配，专注学逻辑流程。
建议新手先从Spark入手，Scala语法看着吓人，但PySpark用Python写，门槛低很多。写个简单的数据清洗脚本，读取一堆日志文件，过滤无效记录，再统计访问频次，一套下来对RDD和DataFrame的理解就具体多了。
备份场景也能用上大数据框架
我们部门做数据备份，以前是定时把数据库导出成文件存起来。现在改成用Spark定期拉取增量数据，做轻度聚合后再归档，查历史记录时不用全量扫描，效率高了不少。
比如每天备份用户登录日志，可以用Spark Streaming按小时窗口统计活跃数，原始数据照样存，但加一层预处理结果，后续分析直接调用，省时省资源。
val lines = spark.readStream.format("socket").option("host", "localhost").option("port", 9999).load()
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.groupBy("value").count()现在我再也不用等Excel转圈了。学点大数据处理框架，不只是为了应付工作，更像是给自己升级了工具包——以前搬砖靠手提，现在有了小推车，路还远着，但走得轻松多了。