大数据导论思维第11章 分布式图计算框架SPARK GRAPHX

大数据知识点总结原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，下面由为您整理出的大数据知识点总结内容，一起来看看吧。

1、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。

充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

2、Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。

HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。

HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

3、Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。

HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。

4、Hadoop它主要有以下几个优点：(a)高可靠性。

Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

(b)高扩展性。

Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

(c)高效性。

Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

(d)高容错性。

Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

(e)低成本。

与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。

5、HDFS对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。

Spark图计算GraphX介绍及实例1、GraphX介绍1.1 GraphX应⽤背景Spark GraphX是⼀个分布式图处理框架，它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易⽤的⽽丰富的接⼝，极⼤的⽅便了对分布式图处理的需求。

众所周知·，社交⽹络中⼈与⼈之间有很多关系链，例如Twitter、Facebook、微博和微信等，这些都是⼤数据产⽣的地⽅都需要图计算，现在的图处理基本都是分布式的图处理，⽽并⾮单机处理。

Spark GraphX由于底层是基于Spark来处理的，所以天然就是⼀个分布式的图处理系统。

图的分布式或者并⾏处理其实是把图拆分成很多的⼦图，然后分别对这些⼦图进⾏计算，计算的时候可以分别迭代进⾏分阶段的计算，即对图进⾏并⾏计算。

下⾯我们看⼀下图计算的简单⽰例：从图中我们可以看出：拿到Wikipedia的⽂档以后，可以变成Link Table形式的视图，然后基于Link Table形式的视图可以分析成Hyperlinks超链接，最后我们可以使⽤PageRank去分析得出Top Communities。

在下⾯路径中的Editor Graph到Community，这个过程可以称之为Triangle Computation，这是计算三⾓形的⼀个算法，基于此会发现⼀个社区。

从上⾯的分析中我们可以发现图计算有很多的做法和算法，同时也发现图和表格可以做互相的转换。

1.2 GraphX的框架设计GraphX时，点分割和GAS都已成熟，在设计和编码中针对它们进⾏了优化，并在功能和性能之间寻找最佳的平衡点。

如同Spark本⾝，每个⼦模块都有⼀个核⼼抽象。

GraphX的核⼼抽象是Resilient Distributed Property Graph，⼀种点和边都带属性的有向多重图。

它扩展了Spark RDD的抽象，有Table和Graph两种视图，⽽只需要⼀份物理存储。

两种视图都有⾃⼰独有的操作符，从⽽获得了灵活操作和执⾏效率。

学会使用ApacheSpark进行大数据分析和处理的基本操作Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，被广泛应用于大数据分析和处理中。

学会使用Apache Spark进行大数据分析和处理的基本操作，对于数据科学家和大数据工程师来说至关重要。

本文将介绍Apache Spark的基本概念和操作，包括数据加载、转换、过滤、聚合以及输出等，以帮助读者快速上手使用Apache Spark进行大数据分析和处理。

第一章：Apache Spark简介与安装Apache Spark是一款开源的大数据处理框架，提供了高效的分布式计算能力，可以处理大规模的数据集。

在使用Apache Spark 之前，我们需要先安装Spark并配置好相应的环境。

具体的安装过程可以在Apache Spark官方网站上找到，并根据操作系统类型和版本进行安装、设置和配置。

第二章：数据加载与存储在使用Apache Spark进行大数据分析和处理之前，我们需要先将数据加载到Spark中。

Spark支持多种数据源和格式，如文本文件、CSV文件、JSON文件、数据库等。

可以使用Spark的API或工具（如spark-submit或spark-shell）来加载和读取数据。

除了加载数据，我们还可以将结果保存到各种外部存储介质中，如HDFS、S3或关系型数据库等。

第三章：数据转换与过滤在数据分析和处理过程中，常常需要对数据进行转换和过滤以满足需求。

Apache Spark提供了丰富的转换和过滤操作，如映射、过滤、排序、去重等。

通过这些操作，我们可以对数据集进行加工和处理，以便于后续的分析和挖掘。

第四章：数据聚合与计算数据聚合是大数据处理中常见的操作之一，Apache Spark提供了多种聚合和计算函数，如求和、平均值、最大值、最小值、统计等。

通过这些函数，我们可以对数据集进行统计和计算，以获取更有价值的信息。

此外，Spark还支持自定义聚合函数和窗口函数，可以满足更加复杂的需求。

云计算与大数据技术知到章节测试答案智慧树2023年最新北京联合大学绪论单元测试1.下列哪些应用属于大数据技术的应用（）。

参考答案:音视频网站上通过分析注册用户的浏览习惯，为用户推送感兴趣的音视频。

;手机银行或网上银行在用户画像基础上，对用户群进行定位，挖掘潜在金融服务需求。

;政务领域中的智慧城市建设，如智慧交通、智慧医疗、智慧教育等。

;电商网站上对注册用户浏览信息记录、分析、挖掘，为用户推送感兴趣的商品。

2.日常我们用到的云服务器、钉钉办公软件、百度网盘等应用都是云计算服务厂商提供的云计算服务。

（）参考答案:对第一章测试1.云计算的服务模式包括（）。

参考答案:平台即服务;软件即服务;基础设施即服务2.云计算的劣势有（）。

参考答案:风险被集中;数据泄密的环节增多;严重依赖网络3.云计算部署模型有（）。

参考答案:公有云;私有云;混合云4.云计算是把有形的产品（网络设备、服务器、存储设备、各种软件等）转化为服务产品（IaaS，PaaS，SaaS），并通过网络让人们远程在线使用。

（）参考答案:对5.云计算是一种计算模式，能够提供随时随地、便捷的、随需应变的网络接入，访问可配置的计算资源共享池。

（）参考答案:对第二章测试1.虚拟化技术主要用于云计算物理资源的池化，物理资源不包括（）。

参考答案:操作系统2.虚拟技术特性有（）。

参考答案:隔离;封装;分区;相对于硬件独立3.虚拟化的益处包括（）。

参考答案:实现节能减排;实现动态负载均衡;实现资源最优利用;通过系统自愈功能提升可靠性4.个人PC上使用比较多的虚拟化工具有（）。

参考答案:Virtual Box;VMware Workstation5.虚拟化是一项技术，而云是一种环境或服务。

（）参考答案:对6.虚拟化的主要功能是把单个资源抽象成多个给用户使用，而云计算则是帮助不同部门或公司访问一个自动置备的资源池。

（）参考答案:对第三章测试1.开放系统的存储类型分为内置存储和外挂存储，其中外挂存储可分为（）。

Spark大数据处理框架入门与实践概述Spark是现今最流行的大数据处理框架之一，它可以处理多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据、日志数据等。

本文将介绍Spark的基本概念与使用方法，并通过实际案例帮助读者快速掌握Spark大数据处理框架。

Spark的基本概念Spark是一种基于内存的分布式计算框架，可以将数据分布在多个节点上进行计算，从而提高计算效率。

Spark的核心理念是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD），它是一种分布式的元素集合，通过分布式群集实现高效计算。

RDD 分为两种类型：Spark的高级API中，基于RDD构建的应用程序称为Spark Core。

Spark的优势Speed：Spark使用内存计算，因此速度要比Hadoop快。

Ease of Use：Spark的API非常友好，许多用户花费很短的时间在上手Spark上。

Unified Engine：Spark的统一计算引擎可以处理多个任务，包括批量处理、流处理等。

Real-time stream processing：Spark有流计算框架Spark Streaming，可以进行流处理。

安装Spark安装Java环境下载Spark启动SparkSpark的实践在下面的实践中，我们将从实际的案例开始使用Spark构建项目。

案例描述我们将使用Spark来分析一份数据，该数据是储格拉斯选举数据，包括每个区域的投票情况和每个候选人得票情况。

步骤1：数据探索我们先下载数据并使用Spark来分析。

下载数据分析数据在Spark中，数据可以从多种来源读取，例如HDFS、S3、HTTP等。

对于我们的数据，我们可以使用以下代码从文件中读取。

在将数据读取到Spark中之后，我们可以使用一些API来处理数据。

下面是一些示例代码，用于清理数据并返回有关储格拉斯选举的一些统计信息。

步骤2：数据处理在数据探索之后，我们需要进一步处理数据。

Spark介绍安装在集群上的spark版本：spark-1.6.3-bin-hadoop2.6.tgz scala版本：scala-2.10.4.tgz1、spark是什么Spark，是⼀种通⽤的⼤数据计算框架，正如传统⼤数据技术Hadoop的MapReduce、 Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等。

Spark包含了⼤数据领域常见的各种计算框架，⽐如:Spark Core⽤于离线计算Spark SQL⽤于交互式查询Spark Streaming⽤于实时流式计算Spark MLlib⽤于机器学习Spark GraphX⽤于图计算Spark主要⽤于⼤数据的计算，⽽Hadoop以后主要⽤于⼤数据的存储（⽐如HDFS、 Hive、 HBase等），以及资源调度（ Yarn）Spark+Hadoop的组合，是未来⼤数据领域最热门的组合，也是最有前景的组合！2、spark介绍Spark，是⼀种"One Stack to rule them all"的⼤数据计算框架，期望使⽤⼀个技术堆栈就完美地解决⼤数据领域的各种计算任务。

Apache官⽅，对Spark的定义就是：通⽤的⼤数据快速处理引擎。

Spark使⽤Spark RDD、 Spark SQL、 Spark Streaming、 MLlib、 GraphX成功解决了⼤数据领域中，离线批处理、交互式查询、实时流计算、机器学习与图计算等最重要的任务和问题。

Spark除了⼀站式的特点之外，另外⼀个最重要的特点，就是基于内存进⾏计算，从⽽让它的速度可以达到MapReduce、 Hive的数倍甚⾄数⼗倍！现在已经有很多⼤公司正在⽣产环境下深度地使⽤Spark作为⼤数据的计算框架，包括 eBay、 Yahoo!、 BAT、⽹易、京东、华为、⼤众点评、优酷⼟⾖、搜狗等等。

Spark同时也获得了多个世界顶级IT⼚商的⽀持，包括IBM、 Intel等。

大数据试题及答案大数据试题及答案第一章：概述⑴什么是大数据？大数据是指规模巨大、复杂多样的数据集合，无法通过传统的数据处理工具进行处理与分析。

⑵大数据的特点有哪些？- 体量大：大数据的规模通常以TB、PB、EB等级进行衡量。

- 多样性：大数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

- 时效性：大数据的产生和更新速度很快。

- 高速性：大数据的处理需要高速的数据存储和计算能力。

⑶大数据的应用领域有哪些？- 金融行业：大数据可以用于风险控制、反欺诈、客户细分等。

- 零售行业：大数据可以用于商品推荐、库存管理、营销策略等。

- 医疗行业：大数据可以用于疾病诊断、药物研发、患者管理等。

第二章：大数据技术⑴大数据的存储技术- 分布式文件系统：HDFS、Ceph等。

- NoSQL数据库：Redis、MongoDB等。

- 列存储数据库：HBase、Cassandra等。

⑵大数据的计算技术- 分布式计算框架：MapReduce、Spark、Flink等。

- 流式计算框架：Storm、Kafka等。

- 图计算框架：GraphX、Giraph等。

⑶大数据的处理技术- 数据清洗与预处理：数据过滤、去重、缺失值处理等。

- 数据挖掘与分析：关联规则挖掘、聚类分析、预测建模等。

- 可视化与报表：数据可视化工具、报表工具等。

第三章：大数据分析⑴数据采集与清洗- 数据采集：从各种数据源中提取数据，如数据库、日志文件、网络爬虫等。

- 数据清洗：对采集到的数据进行去噪、去重、格式化等处理。

⑵数据存储与管理- 数据存储：将清洗后的数据存储到相应的存储系统中，如HDFS、数据库等。

- 数据管理：对存储的数据进行分类、索引、备份等管理。

⑶数据分析与挖掘- 数据预处理：对存储的数据进行特征选择、降维、标准化等处理。

- 数据建模：通过机器学习算法构建预测模型或分类模型。

- 数据评估：对建模结果进行评估和优化。

第四章：大数据应用案例⑴网络广告推荐系统⑵金融风控系统⑶物流运输优化系统第五章：附件本文档所涉及的附件包括示例代码、数据集、技术文档等，请参考附件部分的内容。

Spark的应用与实现Spark的应用与实现Spark是一个开源的通用的大数据处理框架，如果用三个词来形容它，那么就是快、强大和灵活。

Spark支持多种语言，包括Java、Scala、Python等。

作为Hadoop生态系统中的一部分，Spark可以与Hadoop、Hive、HBase等其他技术进行整合，实现更加多样化的数据处理解决方案。

Spark的应用Spark在大数据处理中有非常广泛的应用，可以适用于数据分析、机器学习、图形计算等多个领域。

本节中将简单介绍一下Spark在这些领域的主要应用。

1.数据分析Spark可以运行在一个分布式的集群环境中，通过RDD（弹性分布式数据集）来支持数据处理。

用户可以通过Spark SQL进行数据分析，使用Spark底层的计算引擎可以极大地提高处理大数据时的性能和效率。

在数据仓库的构建方面，Spark也有很强的优势，它可以连接各种存储系统，如Hadoop HDFS、Hive、Cassandra等。

2.机器学习Spark支持运行在机器学习算法之上的库，如MLlib（机器学习库）等。

在Spark中，MLlib支持多种机器学习模型，如分类、回归、聚类和协同过滤等。

它还支持从多种数据源（如HDFS、Hive、Cassandra 等）中读取数据，从而便于机器学习的建模和优化。

3.图形计算Spark也可以支持图计算框架GraphX。

通过GraphX，用户可以使用Spark来分析网络数据和图像数据。

图计算特别适合于分布式图分析、推荐算法和社交媒体分析等场景。

Spark可以对图进行并行处理，并发聚合，支持节点、边上的属性计算。

Spark的实现Spark的实现基本上可以分为四个主要模块：Spark Core、Spark SQL、MLlib和GraphX。

下面将对这几个模块进行简要介绍。

1. Spark CoreSpark Core是Spark的核心，提供了分布式任务调度、内存计算等基本的功能。