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。