Spark框架最初是用Scala语言编写的，这是一种简洁且强大的编程语言，能够实现高效的并行计算。如果你想成为Spark专家，掌握Scala语言是必要的。Scala中的特质（trait）、apply方法、函数式编程、泛型编程、逆变与协变等概念，都是学习的重点。
在掌握Scala语言的基础上，深入学习Spark平台提供的API是非常重要的。熟悉宽依赖和窄依赖的概念，理解lineage机制，能够让你更好地掌握数据的流动和计算过程。同时，了解RDD（弹性分布式数据集）的计算流程，比如Stage划分、Spark应用程序提交到集群的基本过程以及Worker节点的基础工作原理，对于处理大规模数据集至关重要。
最后，深入了解Spark的内核，可以让你对Spark的工作原理有更深入的理解。这包括了解Spark的架构、数据处理流程、优化策略以及如何在集群中高效运行应用程序。通过这些深入的学习，你将能够解决各种复杂的Spark相关问题，并且能够优化Spark应用程序的性能。
学习Scala语言，掌握Spark平台的API，深入理解Spark内核，这些步骤将帮助你成为一名真正的Spark专家。随着学习的深入，你将能够利用Spark的强大功能处理海量数据，并且能够开发出高效且可靠的Spark应用程序。
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