spark Introduction

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。

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spark知识体系-运⾏架构本篇主要讲解spark运⾏架构，包含如下内容：Spark运⾏架构基本概念ApplicationSpark的应⽤程序，包含⼀个Driver program和若⼲ExecutorSparkContextSpark应⽤程序的⼊⼝，负责调度各个运算资源，协调各个Worker Node的ExecutorDriver Program运⾏Application的main()函数并且创建SparkContextExecutor为Application运⾏在Worker node上的⼀个进程，该进程负责运⾏Task,并且负责将数据存在内存或者磁盘上，每个Application都会申请各⾃的Executor来处理任务Cluster Manager在集群上获取资源的外部服务(例如Standalone,Mesos,Yarn)Worker Node集群中任何可以运⾏Application代码的节点，运⾏⼀个或者多个Executor进程Task运⾏在Executor上的⼯作单元JobSparkContext提交的具体Action操作，常和Action对应Stage每个Job会被拆分很多组task,每组任务被称为Stage,也称TaskSetRDD是Resilient distributed datasets的简称，中⽂为弹性分布式数据集，是Spark最核⼼的模块和类DAGScheduler根据Job构建基本Stage的DAG,并提交Stage给TaskSchedulerTaskScheduler将TaskSet提交给Worker node集群运⾏并返回结果Transformations是Spark API的⼀种类型，Transformation返回值还是⼀个RDD,所有的Transformation采⽤的都是懒策略，如果只是将Transformation 的提交时不会执⾏计算的Action是Spark API的⼀种类型，Action返回值不是⼀个RDD,⽽是⼀个scala集合，计算只有在Action被提交的时候计算才被触发架构设计Standalone模式Spark Standalone模式的集群由Master与Worker节点组成，程序通过与Master节点交互申请资源，Worker节点启动Executor运⾏Driver部分Driver部分主要是对SparkContext进⾏配置、初始化以及关闭。

Spark技术方案1. 引言Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，可用于大规模数据处理、机器学习和数据分析等任务。

本文档将介绍Spark的技术方案，包括其特点、架构和使用场景等内容。

2. Spark的特点Spark具有如下几个显著的特点：2.1 快速性能Spark采用内存计算，通过将数据存储在内存中进行处理，大幅度减少了磁盘IO的开销，提高了数据处理的速度。

同时，Spark的计算模型基于DAG（有向无环图），可优化任务执行顺序，进一步提升性能。

2.2 通用性Spark支持多种编程语言，包括Java、Scala、Python和R等，使得开发人员能够使用自己熟悉的语言进行开发。

此外，Spark提供了丰富的API和库，可用于处理结构化数据、图数据和流式数据等不同类型的任务。

2.3 可扩展性Spark采用分布式计算的方式，可以在多台机器上进行任务的并行计算。

通过增加计算节点，可以实现对更大规模数据的处理，提高系统的扩展性。

3. Spark的架构Spark的架构分为三个主要组件：驱动器（Driver）、执行器（Executor）和集群管理器（Cluster Manager）。

3.1 驱动器驱动器是Spark程序的主要组成部分，负责整个应用程序的控制和调度。

它负责将任务划分为不同的阶段，并将这些阶段发送到执行器进行计算。

3.2 执行器执行器是在集群上运行的工作节点，负责接收来自驱动器的任务并执行计算。

每个执行器都具有自己的线程池，可以同时运行多个任务。

执行器还负责将计算结果返回给驱动器。

3.3 集群管理器集群管理器负责分配和管理集群资源，以确保Spark应用程序的顺利运行。

常用的集群管理器有Standalone、YARN和Mesos等。

集群管理器负责启动和停止执行器，并监控其状态。

4. Spark的使用场景Spark可以应用于多种大数据处理场景，包括以下几个方面：4.1 批处理Spark支持对大规模数据进行批处理，可以对数据进行转换、过滤和聚合等操作。