第8章-Spark内存计算框架---大数据基础

Spark基本架构及原理Hadoop 和 Spark 的关系Spark 运算⽐ Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是因为 Hadoop 在⼀次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写⼊到磁盘中,第⼆次 Mapredue 运算时在从磁盘中读取数据,所以其瓶颈在2次运算间的多余 IO 消耗. Spark 则是将数据⼀直缓存在内存中,直到计算得到最后的结果,再将结果写⼊到磁盘,所以多次运算的情况下, Spark 是⽐较快的. 其优化了迭代式⼯作负载Hadoop的局限Spark的改进抽象层次低，代码编写难以上⼿通过使⽤RDD的统⼀抽象，实现数据处理逻辑的代码⾮常简洁只提供了Map和Reduce两个操作，⽋缺表达⼒通过RDD提供了很多转换和动作，实现了很多基本操作，如Sort, Join等⼀个Job只有Map和Reduce两个阶段，复杂的程序需要⼤量的Job来完成，且Job之间的依赖关系需要开发者⾃⾏管理⼀个Job可以包含RDD的多个转换操作，在调度时可以⽣成多个阶段（Stage），⽽且如果多个map操作的RDD的分区不变，是可以放在同⼀个Task中进⾏处理逻辑隐藏在代码细节中，缺乏整体逻辑视图RDD的转换⽀持流式API,提供处理逻辑的整体视图对迭代式数据处理性能⽐较差，Reduce与下⼀步Map之间的中间结果只能存放在HDFS中通过内存缓存数据，可⼤⼤提⾼迭代式计算的性能，内存不⾜时可以溢出到本地磁盘，⽽不是HDFSReduceTask需要等待所有MapTask都完成后才可以开始分区相同的转换构成流⽔线放在⼀个Task中运⾏，分区不同的转换需要Shuffle，被划分到不同的Stage中，需要等待前⾯的Stage 完成后才可以开始时延⾼，只适⽤Batch数据处理，对于交互式数据处理和实时数据处理的⽀持不够通过将流拆成⼩的batch提供Discretized Stream处理流数据Spark 的主要特点还包括:(1)提供 Cache 机制来⽀持需要反复迭代计算或者多次数据共享,减少数据读取的 IO 开销;(2)提供了⼀套⽀持 DAG 图的分布式并⾏计算的编程框架,减少多次计算之间中间结果写到 Hdfs 的开销;(3)使⽤多线程池模型减少 Task 启动开稍, shuffle 过程中避免不必要的 sort 操作并减少磁盘 IO 操作。

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大数据处理框架解读与实践案例随着大数据应用的不断增长，高效的大数据处理框架成为了企业和研究机构的关注焦点。

Spark作为一种快速、通用的大数据处理框架，已经成为了业界的热门选择。

本文将对Spark进行深入解读，并通过一个实践案例来展示其强大的大数据处理能力。

Spark是一个基于内存计算的大数据处理框架，由于其强大的计算引擎和丰富的功能，成为了大数据处理领域的佼佼者。

与传统的MapReduce框架相比，Spark 具有以下几个显著优势：首先，Spark充分利用内存计算，大大提高了处理速度。

传统MapReduce框架需要将数据存储在磁盘上，而Spark将数据存储在内存中，从而避免了频繁的I/O 操作，极大地提高了计算效率。

其次，Spark支持多种语言，包括Java、Scala和Python等，使得开发者可以根据自己的偏好和实际应用场景选择最合适的编程语言。

同时，Spark提供了丰富的API和库，如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等，使得开发者可以在同一框架下完成各种不同类型的大数据处理任务。

另外，Spark还支持交互式查询和实时流处理。

通过Spark的交互式Shell，开发者可以快速地进行数据查询和分析，对于业务场景下需要即时响应的数据处理需求非常有用。

而Spark Streaming则提供了实时流处理的功能，使得开发者可以对即时数据进行流式处理和分析。

为了更好地理解Spark的强大能力，我们接下来将通过一个实践案例来演示其在大数据处理中的应用。

假设我们要对一个电子商务网站的用户行为数据进行分析，以了解用户的购买行为和喜好。

首先，我们需要从网站的服务器日志中提取所需的数据。

通过Spark 的强大文件读取功能，我们可以快速地读取和处理大量的日志文件。

接下来，我们可以使用Spark的数据处理和分析功能对提取到的日志数据进行清洗和转换。

比如，我们可以筛选出某一时间段内的用户购买记录，并进行聚合分析，以确定最受欢迎的商品和购买次数最多的用户。

大数据导论商丘工学院智慧树知到答案2024年第一章测试1.大数据的前沿技术是（）。

A:数据定义B:数据结构.C:数据处理D:数据分析答案:D2.大数据赖以生存的土壤是（）。

A:互联网B:前沿技术C:物联网D:网络信息答案:A3.第三次信息化浪潮的标志是哪些技术的兴起？( )A:云计算B:大数据C:个人计算机D:物联网答案:ABD4.以下是大数据存储面临的挑战的选项是( )。

A:数据问题B:管理问题C:应用问题D:系统问题答案:BCD5.信息科技为大数据时代提供哪些技术支撑？( )A:网络带宽不断增加B:CPU 处理能力大幅提升C:存储设备容量不断增加D:数据量不断增大答案:ABC6.大数据产业指的是什么（）。

A:一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合B:提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业C:提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电网等行业应用的企业D:提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业答案:A7.万维网之父是 ( )。

A:蒂姆●伯纳斯-李B:彼得●德鲁克C:舍恩伯格D:斯科特布朗答案:A8.以下哪一项不属于大数据的特征（）。

A:数据价值密度高B:单位处理数据的速度高C:数据类型复杂D:数据量大答案:A9.大数据存储的特点与挑战有( )。

A:成本问题B:容量问题C:安全问题D:延迟问题答案:ABCD10.大数据可以帮助发现规律，大数据可以帮助解释现象，大数据可以帮助预测未来。

（）A:对 B:错答案:A第二章测试1.大数据的最显著特征是( )。

A:数据类型多样B:数据价值密度高C:数据处理速度快D:数据规模大答案:D2.下列不属于 Google云计算平台技术架构的是（）。

A:结构化数据表 BigTableB:分布式锁 ChubbyC:并行数据处理 MapReduceD:弹性云计算 EC2答案:D3.物联网的全球发展形势可能提前推动人类进入“智能时代”，也称（）。

基于Spark的大数据分布式计算框架研究在当今信息时代，随着网络科技和技术的发展，数据的规模逐渐呈指数级增长。

所以，如何快速高效地处理这些海量数据成为了一个亟待解决的问题。

而大数据分布式计算框架就是解决这一问题的最佳方案之一。

其中，Spark就是大数据分布式计算中备受关注的一个框架，本篇文章就将对Spark进行研究探讨。

一、Spark框架概述Spark是一个大数据分布式计算框架，它支持速度快、易于使用的API，并具有适用于内存和磁盘上的计算模式。

Spark的核心思想是将数据集合分为若干小块（分区），将这些数据分别分布到不同的计算节点上进行处理，最后将结果合并得到最终的结果。

其内部实现采用了内存计算和读取磁盘的策略，使得Spark具有了较高的运算速度。

另外，Spark的API接口非常丰富，同时也兼容Java、Scala、Python等各种编程语言，更为方便应用于不同的业务场景。

二、Spark的核心组件Spark主要包含了以下四个核心组件：1. Spark CoreSpark Core是Spark的核心组件，它提供RDD（Resilient Distributed Datasets，具有弹性的分布式数据集）的API接口，实现了快速分布式计算和物化计算功能。

Spark Core的RDD可以缓存到内存中，因此读取速度远高于Hadoop中的MapReduce。

2. Spark SQLSpark SQL是一种基于SQL的查询引擎，针对结构化数据进行SQL查询和化简，并支持使用SQL语句连接多个数据源。

除了基于SQL的查询外，Spark SQL还提供了许多有用的操作，如withColumnRenamed、groupBy和agg等函数。

3. Spark StreamingSpark Streaming是一种分布式计算模型，支持实时处理数据流。

它采用微小批处理（Micro-batch Processing）技术，将数据分为小批次处理，从而保证了高吞吐量和可扩展性。

《Spark大数据技术与应用》课程教学大纲
一、课程的性质、地位与任务
该课程是专业基础课，其目标是培养学生掌握Spark大数据计算框架的基本原理和使用，培养学生大数据思维与动手能力。

二、课程的教学目标与基本要求
《Spark大数据技术与应用》介绍了大数据处理框架Spark的使用，为大数据分析与应用提供了强有力的工具。

通过该课程可以了解大数据项目开发中大数据计算框架发挥的重要作用。

本课程以理论指导实践，以实践加深理论的理解，循序渐进通过对Spark的讲解与实操，对大数据分析与应用产生更直观的认识。

注：实践教学类型一般分为演示性、验证性、综合性、设计性、研究创新性6种。

Spark基本概念及⼊门sparkspark背景什么是sparkSpark是⼀种快速、通⽤、可扩展的⼤数据分析引擎，2009年诞⽣于加州⼤学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6⽉成为Apache孵化项⽬，2014年2⽉成为Apache顶级项⽬。

⽬前，Spark⽣态系统已经发展成为⼀个包含多个⼦项⽬的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等⼦项⽬，Spark是基于内存计算的⼤数据并⾏计算框架。

Spark基于内存计算，提⾼了在⼤数据环境下数据处理的实时性，同时保证了⾼容错性和⾼可伸缩性，允许⽤户将Spark部署在⼤量廉价硬件之上，形成集群。

Spark与HadoopSpark是⼀个计算框架,⽽Hadoop中包含计算框架MapReduce和分布式⽂件系统HDFS,Hadoop更⼴泛地说还包括在其⽣态系统上的其他系统.为什么使⽤Spark?Hadoop的MapReduce计算模型存在问题:Hadoop的MapReduce的核⼼是Shuffle(洗牌).在整个Shuffle的过程中,⾄少产⽣6次I/O流.基于MapReduce计算引擎通常会将结果输出到次盘上,进⾏存储和容错.另外,当⼀些查询(如:hive)翻译到MapReduce任务是,往往会产⽣多个Stage,⽽这些Stage有依赖底层⽂件系统来存储每⼀个Stage的输出结果,⽽I/O的效率往往较低,从⽽影响MapReduce的运⾏速度.Spark的特点: 快, 易⽤, 通⽤,兼容性快：与Hadoop的MapReduce相⽐，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。

Spark实现了⾼效的DAG执⾏引擎，可以通过基于内存来⾼效处理数据流。

易⽤：Spark⽀持Java、Python和Scala的API，还⽀持超过80种⾼级算法，使⽤户可以快速构建不同的应⽤。

⽽且Spark⽀持交互式的Python和Scala的shell，可以⾮常⽅便地在这些shell中使⽤Spark集群来验证解决问题的⽅法。

Spark基础知识详解Apache Spark是⼀种快速通⽤的集群计算系统。

它提供Java，Scala，和R中的⾼级API，以及⽀持通⽤执⾏图的优化引擎。

它还⽀持⼀组丰富的⾼级⼯具，包括⽤于SQL和结构化数据处理的Spark SQL，⽤于机器学习的MLlib，⽤于图形处理的GraphX和Spark Streaming。

Spark优点：减少磁盘I/O：随着实时⼤数据应⽤越来越多，Hadoop作为离线的⾼吞吐、低响应框架已不能满⾜这类需求。

HadoopMapReduce的map端将中间输出和结果存储在磁盘中，reduce端⼜需要从磁盘读写中间结果，势必造成磁盘IO成为瓶颈。

Spark允许将map端的中间输出和结果存储在内存中，reduce端在拉取中间结果时避免了⼤量的磁盘I/O。

Hadoop Yarn中的ApplicationMaster申请到Container后，具体的任务需要利⽤NodeManager从HDFS的不同节点下载任务所需的资源（如Jar包），这也增加了磁盘I/O。

Spark将应⽤程序上传的资源⽂件缓冲到Driver本地⽂件服务的内存中，当Executor执⾏任务时直接从Driver的内存中读取，也节省了⼤量的磁盘I/O。

增加并⾏度：由于将中间结果写到磁盘与从磁盘读取中间结果属于不同的环节，Hadoop将它们简单的通过串⾏执⾏衔接起来。

Spark把不同的环节抽象为Stage，允许多个Stage 既可以串⾏执⾏，⼜可以并⾏执⾏。

避免重新计算：当Stage中某个分区的Task执⾏失败后，会重新对此Stage调度，但在重新调度的时候会过滤已经执⾏成功的分区任务，所以不会造成重复计算和资源浪费。

可选的Shuffle排序：HadoopMapReduce在Shuffle之前有着固定的排序操作，⽽Spark则可以根据不同场景选择在map端排序或者reduce端排序。

灵活的内存管理策略：Spark将内存分为堆上的存储内存、堆外的存储内存、堆上的执⾏内存、堆外的执⾏内存4个部分。

Spark是加州大学伯克利分校的AMP实验室开源的类似MapReduce的通用并行计算框架，拥有MapReduce所具备的分布式计算的优点。

但不同于MapReduce 的是，Spark更多地采用内存计算，减少了磁盘读写，比MapReduce性能更高。

同时，它提供了更加丰富的函数库，能更好地适用于数据挖掘与机器学习等分析算法。

Spark在Hadoop生态圈中主要是替代MapReduce进行分布式计算，如下图所示。

同时，组件SparkSQL可以替换Hive对数据仓库的处理，组件Spark Streaming可以替换Storm对流式计算的处理，组件Spark ML可以替换Mahout数据挖掘算法库。

Spark在Hadoop生态圈中的位置01Spark的运行原理如今，我们已经不再需要去学习烦琐的MapReduce设计开发了，而是直接上手学习Spark的开发。

这一方面是因为Spark的运行效率比MapReduce高，另一方面是因为Spark有丰富的函数库，开发效率也比MapReduce高。

首先，从运行效率来看，Spark的运行速度是Hadoop的数百倍。

为什么会有如此大的差异呢？关键在于它们的运行原理，Hadoop总要读取磁盘，而Spark更多地是在进行内存计算，如下图所示。

Hadoop的运行总是在读写磁盘前面谈到，MapReduce的主要运算过程，实际上就是循环往复地执行Map与Reduce的过程。

但是，在执行每一个Map或Reduce过程时，都要先读取磁盘中的数据，然后执行运算，最后将执行的结果数据写入磁盘。

因此，MapReduce的执行过程，实际上就是读数据、执行Map、写数据、再读数据、执行Reduce、再写数据的往复过程。

这样的设计虽然可以在海量数据中减少对内存的占用，但频繁地读写磁盘将耗费大量时间，影响运行效率。

相反，Spark的执行过程只有第一次需要从磁盘中读数据，然后就可以执行一系列操作。

⼤数据Spark实时处理--架构分析Spark是⼀个实时处理框架Spark提供了两套实施解决⽅案：Spark Streaming（SS）、Structured Streaming（SSS）然后再结合其它框架：Kafka、HBase、Flume、Redis项⽬流程：架构分析、数据产⽣、数据采集、数据收集、数据实时交换、实时流处理、结果可视化、调优1）【项⽬启动】架构分析2）【环境部署】基础开发环境搭建2）【数据产⽣】3）【数据采集】构建⽇志服务器（偏重于⽇志产⽣及存储）4）【数据收集】基于Flume构建分布式⽇志收集（偏重于数据从A地⽅到B地⽅的操作）5）【消息队列】基于Kafka构建实时数据交换6）【实时流处理】Spark Streaming核⼼API7）【实时流处理】应⽤Spark Streaming实现数据分析及调优8）【实时流处理】Structured Streaming应⽤9）【实时流处理】应⽤Structured Streaming实现数据分析及调优10）【数据可视化】使⽤Echarts完成数据展⽰架构图1）⽇志采集：⾃定义⼀个⽇志服务2）数据收集交换：使⽤Flume将⽇志服务数据收集过来，落在Kafka上3）实时处理：基于Spark Streaming（SS）、Structured Streaming（SSS）来对接Kafka的数据4）数据存储：第3）步处理后的数据，Spark Streaming处理的数据存储⾄HBase中，Structured Streaming处理的数据存储⾄Redis 5）查询API：页⾯的请求通过API，即使⽤Spring Boot、Spring Data来查询HBase和Redis⾥的数据，并把数据放置可视化⾥。

在可视化⾥是通过Echarts来展⽰。

也会使⽤到React来封装Echarts。

6）整个项⽬的运⾏环境：产商云主机、物理机、虚拟机更详细的流程1）客户端所产⽣的⽇志，通过Nginx协议端过来后，给它负载均衡落在LogServer上，其中LogServer是⾃定义开发的。