底理解Spark，能够分为以下几个层次。

1 Spark基础篇

	1.1 Spark生态和安装部署

		在安装过程中，理解其基本操作步骤。

		安装部署

		  Spark安装简单介绍

		  Spark的源代码编译

		  Spark Standalone安装

		  Spark Standalone HA安装

		  Spark应用程序部署工具spark-submit

		Spark生态

		  Spark（内存计算框架）

		  SparkSteaming（流式计算框架）

		  Spark SQL（ad-hoc）

		  Mllib（Machine Learning）

		  GraphX（bagel将被代替）

	1.2 Spark执行架构和解析

		Spark的执行架构

		  基本术语

		  执行架构

		  Spark on Standalone执行过程

		  Spark on YARN 执行过程

		Spark执行实例解析

		  Spark on Standalone实例解析

		  Spark on YARN实例解析

    1.3 Spark的监控和调优

		Spark的监控

		  Spark UI监控,默认port是4040

		  Ganglia 监控,大数据监控开源框架

		Spark调优

		  基础性调优方式

	1.4 Spark编程模型

	    Spark的编程模型

		  Spark编程模型解析

		  RDD的特点、操作、依赖关系

		  Spark应用程序的配置

	    Spark编程实例解析

		  日志的处理

	1.5 Spark Streaming原理

		  Spark流式处理架构

		  DStream的特点

		  Dstream的操作和RDD的差别

		  Spark Streaming的优化

		Spark Streaming实例分析

		  经常使用的实例程序：

				  文本实例

				  Window操作

				  网络数据处理

	1.6 Spark SQL原理

		  Spark SQL的Catalyst优化器

		  Spark SQL内核

		  Spark SQL和Hive

        Spark SQL的实例

		  Spark SQL的实例操作demo

		  Spark SQL的编程，须要网络上查找一些资源		  

2 中级篇

	2.1 Spark的多语言编程

        Spark的scala编程

        Spark的Python编程（Java一定熟悉啦，不用多说了）

           相应的应用程序实例，理解主要的处理模式。		

	2.2 Spark 机器学习入门

		机器学习的原理

		Mllib简单介绍，实例分析

    2.3 GraphX 入门

		图论基础

		GraphX的简单介绍

		GraphX例程分析

    2.4 理解Spark与其他项目的差别和联系

	    Spark和MapReduce、Tez

		Spark的衍生项目BlinkDB，RSpark

    2.5 关注Spark的作者的blog和权威站点的文档

3 高级篇

   3.1 深入理解Spark的架构和处理模式

   3.2 Spark源代码剖析与研读

        Spark Core核心模块，

		掌握以下核心功能的处理逻辑：

			SparkContext

			Executor

			Deploy

			RDD和Storage

			Scheduler和Task

		Spark Examples

	3.3 思考怎样优化和提升，掌握其优缺点，

	    深入思考能不能衍生出有意思的课题。

以上就是学习Spark的有关内容和步骤，详细怎样学习，仁者见仁智者见智。