01初识spark

大家好，我是一条~

5小时推开Spark的大门，正式开始，第一个小时，我们主要学习以下内容：

• 什么是Spark？
• Spark和Hadoop什么关系？
• Spark有什么优点？
• Spark适合做什么？
• Spark的核心模块
• Spark的系统架构

一条会用简单通俗的语言帮大家理解spark的一些核心概念，以便于后面的应用。

什么是spark？

我们先开看看官网怎么说。

What is Apache Spark ?

什么是 Apache Spark ？

Apache Spark is a multi-language engine for executing data engineering, data science, and machine learning on single-node machines or clusters.

Apache Spark是一种多语言引擎，用于在单节点机器或集群上执行数据工程、数据科学和机器学习。

简单来说，Spark是一种大数据计算框架，是一种基于内存快速处理计算大数据的引擎。支持多种语言的API接口，可以单击也可以集群部署，其又提供了用于数据分析，机器学习的库。

Spark和Hadoop什么关系？

Hadoop只是一套工具的总称，也可以说是一个大数据生态。它包含HDFS，Yarn，MapReduce三部分，分别用来分布式文件存储、资源调度和计算。

这就是早期的大数据处理方案，用Yarn调度资源，读取HDFS内存储的文件内容进行MapReduce计算。

需要用Java代码实现，写起来比较麻烦，所以有了Hive来作为Hadoop的SQL解析和优化器，写一段SQL，解析为Java代码，然后去执行。

这样就完美了吗？

并没有，MapReduce简单来说就是分开处理再合并统计，需要频繁写读文件，就导致它运行起来很慢，这时基于内存的Spark出现了，他是MapReduce的替代品，为的就是提高速度，那Spark为什么快呢，后面会给大家详细讲解。

Spark有什么优点？

一个技术或框架的流行，必然是解决了某些难题，有其独特的优点，我们既要会用，又要知道为什么用。

• 快

  刚刚说过，Spark是基于内存的，必然比频繁读写文件的MapReduce要快。

• 容易使用

  如官方所说，Spark支持Java、Python、Scala、Sql、R的API，还支持超过80种高级算法。

• 功能全

  即Spark的功能非常全面，批处理、交互式查询、流处理、机器学习等。而且这些功能并没有影响Spark的性能。

• 易融合

  Spark非常方便的与其他开源产品进行融合。

Spark适合做什么？

Spark是数据计算处理的王者，支持PB级的处理，支持实时场景和离线场景。典型用例如下：

• 日志文件、传感器数据的流处理。
• 机器学习
• 数据分析师做交互式分析
• 各系统间的数据集成和清洗

Spark的核心模块

• Spark Core

提供了Spark最基础与最核心的功能，是下面几个功能扩展的基础。

• Spark SQL

可以使用SQL操作结构化数据的组件。

• Spark Streaming

Spark平台上针对实时数据进行流式计算的组件，提供了丰富的处理数据流的 API。

• Spark MLlib

Spark提供的一个机器学习算法库，提供了模型评估、数据导入等额外的功能，还提供了一些更底层的机器学习原语，学习起来比较困难。

• Spark GraphX

Spark面向图计算提供的框架与算法库。

Spark的系统架构

关于系统架构，第一天会总体介绍，高屋建瓴，一览群山。

后几天再做详细讲解，步步深入。

Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型。Master是对应集群中的含有Master进程的节点，Slave是集群中含有Worker进程的节点。如图：

• ClusterManager：在Standalone模式中即为Master（主节点），控制整个集群，监控Worker。在YARN模式中为资源管理器。

• Worker：从节点，负责控制计算节点，启动Executor或Driver。在YARN模式中为NodeManager，负责计算节点的控制

• Driver：运行Application的main（）函数并创建SparkContext。

• Executor：执行器，在worker node上执行任务的组件、用于启动线程池运行任务。每个Application拥有独立的一组Executors。

• SparkContext：整个应用的上下文，控制应用的生命周期。

最后

快乐的时光总是短暂的，这么快一个小时就过去了，第一天的知识都学废了吗？有些似懂非懂也没有关系，明天带大家上战场，实战Spark。

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