大数据实践第5章 内存大数据计算框架Spark
Spark基本架构及原理
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
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
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。
Spark大数据技术原理与实践
HDFS
HDFS
read iter. 1 write
Input
HDFS read
Input
DataSharinginSpark
太慢，冗余读写、序列化、磁盘IO
HDFS
HDFS
read iter. 2 write
.. .
query 1
result 1
query 2
result 2
query 3 .. .
result 3
10-100x快于网络和磁盘
iter. 1
iter. 2
.. .
Input
one-time processing
Input
Distributed memory
query 1 query 2 query 3
.. .
Spark 核心概念-- RDDs
7
• 弹性分布式数据集（ResilientDistributed Datasets）
重复使用。
– A distributed memory abstraction that letsprogrammers perform
in-memory computations on large clusters – 只读的，可分区的分布式数据集 – 只能直接通过操作符来创建和处理 – 支持容错处理
• R D D 操作：
据栈的基础组件；
• 做什么
– 数据处理（ Data Processing）： 可以用来快速处理数 据，兼具容错性和可扩展性。
– 迭代计算（ Iterative Computation）：支持迭代计算， 有效应对多步的数据处理逻辑。
– 数据挖掘（ Data Mining）：在海量数据基础上进行复 杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。
大数据分析实训课程学习总结利用Hadoop和Spark进行大规模数据处理的技巧与策略
大数据分析实训课程学习总结利用Hadoop 和Spark进行大规模数据处理的技巧与策略近年来，随着信息时代的发展，大数据成为了各行各业不可忽视的重要资源。
为了充分利用大数据的价值，我报名参加了一门名为“大数据分析实训”的课程。
在这门课程中，我们学习了如何使用Hadoop和Spark这两个强大的工具来进行大规模数据处理，并掌握了一些技巧与策略。
在接下来的内容中，我将对这门课程所学知识进行总结和回顾。
首先，在课程的初期，我们对Hadoop进行了学习和实践。
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以处理大规模数据集并将其分成若干个小任务进行处理。
在使用Hadoop进行大规模数据处理时，我们需要了解和掌握以下一些技巧和策略。
第一，合理的数据切分策略。
Hadoop适合处理大规模的数据，但是如果数据集过大，会严重影响计算性能。
因此，我们需要将数据集合理地切分成小块，以便能够并行地进行处理。
在切分数据时，可以考虑根据关键字段进行划分，使得同一组数据能够被分到同一个节点上进行计算，提高效率。
第二，数据本地性原则。
Hadoop的一个核心思想就是将计算移动到数据所在的节点上，以减少数据的传输和网络带宽的开销。
因此，在编写Hadoop程序时，我们要尽量保证数据和计算在同一节点上进行，尽量避免跨节点的数据传输。
第三，合理配置和调优。
Hadoop的性能和稳定性很大程度上取决于其配置和参数设置。
我们需要根据数据集的规模和计算需求，对Hadoop集群进行合理的配置和调优，以获得更好的性能和效果。
接下来，我们学习了Spark这个快速、通用的大数据处理引擎。
相比于Hadoop，Spark具有更高的计算速度和更强大的内存管理能力，可以用于实时数据处理、机器学习、图计算等多种场景。
在使用Spark进行大规模数据处理时，我们需要注意以下几点技巧和策略。
首先，合理选择RDD和DataFrame。
RDD是Spark的基本数据结构，而DataFrame则是Spark 2.0之后新引入的数据结构，相比于RDD，DataFrame具有更高效的内存管理和优化能力。
基于Spark的大数据分布式计算框架研究
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编程基础教学大纲
Spark编程基础教学大纲课程内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib 等。
课程概述Spark是当前热门的大数据处理技术，本课程重点介绍Spark的技术原理与编程方法。
课程由全国高校知名大数据教师厦门大学林子雨老师主讲，采用林子雨等编著的《Spark编程基础（Scala版）》作为课程教材。
Spark支持采用Scala、Java、Python和R语言进行编程，本课程采用Scala语言编写Spark应用程序。
课程内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Spark的设计与运行原理、Spark 环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib等。
通过本课程的学习，将帮助学生形成基础的Spark应用程序编程能力，为学生使用Spark技术解决实际科研问题和未来从事大数据相关工作奠定基础。
授课目标Spark是当前热门的大数据处理技术，本课程重点介绍Spark的技术原理与编程方法。
本课程采用Scala语言编写Spark应用程序。
课程内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib等。
通过本课程的学习，将帮助学生形成基础的Spark应用程序编程能力，为学生使用Spark技术解决实际科研问题和未来从事大数据相关工作奠定基础。
课程大纲第1章大数据技术概述1.1 大数据时代1.2 大数据概念1.3 大数据的影响1.4 大数据关键技术1.5 大数据计算模式1.6 代表性大数据技术第1章大数据技术概述单元测验第2章Scala语言基础2.1 Scala语言概述2.2 Scala基础知识2.3 面向对象编程基础2.4 函数式编程基础第2章Scala语言基础单元测验第3章Spark的设计与运行原理3.1 Spark概述3.2 Spark生态系统3.3 Spark运行架构3.4 Spark的部署和应用方式第3章Spark的设计与运行原理单元测验第4章Spark环境搭建和使用方法4.1 安装Spark4.2 在spark-shell中运行代码4.3 开发Spark独立应用程序4.4 Spark集群环境搭建4.5 在集群上运行Spark应用程序第4章Spark环境搭建和使用方法单元测验第5章RDD编程5.1 RDD编程基础5.2键值对RDD5.3 数据读写5.4 综合案例第5章RDD编程单元测验第6章Spark SQL6.1 Spark SQL简介6.2 DataFrame6.3 从RDD转换得到DataFrame 6.4 使用Spark SQL读写数据库第6章Spark SQL单元测验第7章Spark Streaming7.1 流计算概述7.2 Spark Streaming7.3 DStream操作概述7.4 基本输入源7.5 高级数据源7.6 转换操作7.7 输出操作7.8 Structured Streaming第7章Spark Streaming单元测验第8章Spark MLlib8.1 Spark MLlib简介8.2 机器学习流水线8.3 特征抽取、转化和选择8.4 分类与回归第8章Spark MLlib单元测验预备知识本课程属于“进阶级”大数据课程，在学习本课程之前，建议首先学习由林子雨老师主讲的“入门级”大数据课程《大数据技术原理与应用》（点击这里在中国大学MOOC平台学习林子雨老师主讲的国家精品在线开放课程《大数据技术原理与应用》）。
Spark大数据技术的发展与应用实践
Spark大数据技术的发展与应用实践在当今信息化的时代，数据的产生和存储一直在不断增长，如何高效地处理和分析这些海量数据成为了企业和研究机构关注的重点。
在大数据领域中，Spark大数据技术凭借其快速、可扩展和易用的特点，逐渐成为了业界瞩目的技术之一。
本文将从Spark的发展历程、核心特点、应用实践以及未来趋势等方面对Spark大数据技术进行探讨。
首先，我们来了解一下Spark的发展历程。
Spark是由加州大学伯克利分校的AMPLab团队于2009年开始开发的，最早是作为Hadoop的替代方案而设计的。
随着时间的推移，Spark逐渐发展成为一种通用的大数据处理框架，并于2010年开源。
Spark的发展受益于其内置的内存计算能力，相比于Hadoop的磁盘计算模式，Spark的内存计算大大提高了处理速度。
此外，Spark还具备了更加简洁易用的编程模型和丰富的处理工具，使得开发者能够高效地进行大数据处理和分析。
其次，我们来了解一下Spark的核心特点。
Spark的核心特点主要包括以下几个方面：首先是内存计算能力。
作为大数据处理框架，Spark将数据存储在集群的内存中，从而避免了磁盘IO的开销，提高了处理速度。
其次是弹性分布式数据集（RDD）。
RDD是Spark中的核心数据结构，它具备了容错性和可并行计算的特点，可以在不同的节点上进行分布式处理。
此外，Spark还支持多种编程语言，包括Java、Scala和Python等，使得开发者可以更加便捷地使用Spark进行大数据处理。
最后，Spark还提供了丰富的高级API和库，如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等，使得开发者能够快速构建复杂的大数据应用。
接下来，我们来看一下Spark在实际应用中的实践。
Spark已经广泛应用于各个领域，包括金融、电商、互联网和科学研究等。
在金融领域，Spark可以进行实时交易数据的处理和分析，帮助金融机构更好地理解市场趋势和进行风险控制。
Spark大数据技术应用于云计算平台的实践探索
Spark大数据技术应用于云计算平台的实践探索云计算平台作为近年来快速发展的技术，为企业和个人提供了各种创新和商业机会。
然而，云计算平台上的大数据处理需求也逐渐增大，要求更高效、更快速的数据处理技术。
在这方面，Spark大数据技术成为了许多云计算平台的首选。
本文将探索Spark大数据技术在云计算平台上的实践应用。
首先，让我们了解一下Spark技术。
Spark是一种基于内存的分布式计算系统，可以处理大规模的数据集并提供高效的数据处理速度。
相比于传统的MapReduce框架，Spark具有更低的延迟和更高的性能。
Spark提供了丰富的API和内置的数据处理模块，比如Spark SQL、Spark Streaming和机器学习库等，使得用户可以方便地进行数据处理、数据分析和机器学习任务。
在云计算平台上，Spark可以发挥其强大的分布式计算能力和高效的内存处理机制。
首先，Spark可以轻松地处理云计算平台上的大规模数据集。
由于云计算平台的规模通常非常大，传统的数据处理技术可能会面临扩展性和性能的挑战。
而Spark的分布式计算模型和优化的内存处理方式能够有效地解决这些问题，提供高效的数据处理能力。
其次，Spark可以与其他云计算平台上的工具和服务集成，发挥协同作用。
例如，Spark可以与Hadoop和其他分布式存储系统进行集成，从而可以直接读取和处理存储在这些系统中的数据。
此外，Spark还可以与云计算平台上的数据仓库、消息队列和流处理引擎等集成，进一步提升数据处理的便利性和效率。
除了数据处理能力，Spark还拥有丰富的数据处理模块和算法库，为云计算平台上的数据分析和机器学习任务提供了强有力的支持。
Spark SQL模块可以方便地进行数据查询和分析，使得用户可以通过类似SQL的语法进行数据探索和分析。
而Spark Streaming模块可以实时处理数据流，满足实时数据分析和处理的需求。
此外，Spark还提供了强大的机器学习库，支持各种常见的机器学习算法和深度学习框架，使得用户可以方便地进行模型训练和预测。
Spark大数据性能优化策略与实践
Spark大数据性能优化策略与实践随着大数据时代的到来，Spark作为一种高效的分布式计算框架，被广泛应用于各种大规模数据处理任务中。
然而，在面对庞大的数据集和复杂的计算场景时，Spark的性能问题也逐渐凸显出来，因此，优化Spark的性能成为了一个重要的课题。
在本文中，我们将探讨一些常用的Spark性能优化策略，并给出一些实践经验。
首先，对于大数据任务，我们需要对数据进行合理的划分和存储。
Spark常用的数据存储格式是Parquet和ORC，它们能够提供更高的压缩比和更好的读取性能。
此外，对于具有嵌套结构的数据，可以考虑使用Avro等序列化格式。
此外，我们还可以通过数据分区和分桶来优化数据存储，以便更好地利用Spark的并行处理能力。
其次，我们需要合理分配资源来提高Spark的性能。
在集群环境中，我们可以通过调整executor的数量和内存大小来优化任务的执行。
通常情况下，为每个executor分配适当的内存是很重要的，可以通过设置`spark.executor.memory`参数来实现。
此外，我们还可以通过设置`spark.executor.cores`参数来控制每个executor可使用的CPU核数。
注意，过多的executor和过大的内存分配可能导致资源浪费和任务堵塞，因此需要根据具体情况进行调整。
此外，我们还可以对Spark任务的并行度进行优化。
通过合理设置RDD的分区数，我们可以提高任务的并行度，从而加快任务的执行速度。
一般来说，我们可以通过使用`repartition()`、`coalesce()`等操作来调整分区数，以适应不同的数据集和计算场景。
在代码层面，我们可以通过优化转换操作和使用数据持久化来提高Spark任务的性能。
转换操作的优化可以通过合理使用宽依赖与窄依赖来避免不必要的shuffle操作。
此外，我们还可以通过合理使用缓存和检查点等机制来减少重复计算和IO开销。
此外，我们还可以通过调整Spark的配置参数来进行性能优化。
Spark大数据平台搭建与部署实践指南
Spark大数据平台搭建与部署实践指南Spark大数据平台是一个快速、通用且易于使用的集群计算系统，它可以用于大规模数据处理和分析。
本文将介绍如何搭建与部署Spark大数据平台，并提供一些实践指南。
一、环境准备在开始之前，确保以下环境准备工作已经完成：1. Spark的安装包2. Hadoop集群（如果要在分布式模式下运行）3. Java开发环境二、搭建Spark大数据平台1. 解压Spark安装包将Spark安装包解压到你选择的目录下，例如/opt/spark。
2. 配置环境变量打开终端，编辑/etc/profile文件，并添加以下内容：export SPARK_HOME=/opt/sparkexport PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin保存并退出，然后运行以下命令使配置生效：source /etc/profile3. 配置Spark集群如果你要在分布式模式下运行Spark，请确保你已经设置好了Hadoop集群，并将其配置文件复制到Spark的配置目录中。
编辑$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh文件，并添加以下内容：export HADOOP_CONF_DIR=/path/to/your/hadoop/conf保存并退出。
4. 启动Spark集群进入Spark安装目录，运行以下命令启动Spark集群：./sbin/start-all.sh这将启动Spark的Master和Worker进程。
5. 验证Spark集群打开浏览器，访问Spark的Web界面。
默认情况下，它可以通过http://localhost:8080访问。
你应该能够看到Spark集群的状态以及运行的应用程序。
三、实践指南1. 提高性能为了提高Spark集群的性能，你可以尝试以下方法：- 增加集群的计算资源，例如增加Worker节点或增加节点的内存和CPU核心。
《Spark大数据编程基础(Scala版)》第五章 RDD编程
5.1 RDD基础
RDD是Spark的重要组成部分，通过学习RDD，有利于理解 分布式计算的实质以及Spark计算框架的实现。弹性分布式数据 集（Resilient Distributed Dataset，RDD）是只读的记录分区的 集合，能横跨集群的所有节点进行并行计算，是一种基于工作 集的应用抽象。这个数据集的全部或者部分可以缓存在内存中， 在多次计算间重用，所谓弹性就是指在内存不够时可以与磁盘 进行交换。
repartition方法强制改变RDD的分区数量即可。
5.1.1 RDD的基本特征
语法格式为： ① sc.textFile(path,partitionNum) ② sc.parallelize(seq,partitionNum) ③ sc.makeRDD(seq,partitionNum) ④ sc.repartition(partitionNum)
5.1 RDD基础
RDD可以让用户将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数 据的分区，且提供了丰富的API操作整个集群进行数据挖掘。 逻辑上认为RDD是一个不可变的分布式对象集合，而集合中的 每个元素可以是用户自定义的任意数据结构。RDD通过其依赖 关系形成Spark的调度顺序，然后通过RDD的操作形成整个 Spark程序。
本章首先介绍RDD基础、RDD依赖关系的说明以及 RDD的创建方法；然后介绍RDD的各种API操作包括 Transformation操作，Action操作，读写数据的格式以及 RDD的缓存和容错机制；最后结合两个综合实例来加深 对RDD编程的理解。
主要内容
5.1 RDD基础 5.2 创建RDD 5.3 RDD操作 5.4 数据的读取与保存 5.5 RDD缓存与容错机制 5.6 综合实例 5.7 本章小结
将Spark的技术框架讲明白了
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。
数据科学与大数据技术导论-第5章-大数据的存储
5.1.2 NoSQL数据库
4. NoSQL数据库的存储方式 在NoSQL数据库中，最常用的存储方式有键值式存储、文档式存储、列式存储、 图形式存储等，与关系型数据库中仅有一种存储方式不同，在一个NoSQL数据库可 以存在多种存储方式。
键值式存储
文档式存储
列式存储
图形式存储
5.1.2 NoSQL数据库
5.1.1 分布式文件系统
（2）通用并行文件系统 通用并行文件系统（General Parallel File System，GPFS）是IBM公司的第一个 共享文件系统。GPFS的磁盘数据结构可以支持大容量的文件系统和大文件，通过采 用分片存储、较大的文件系统块（Block）和数据预读等方法获得较高的数据吞吐率； 采用扩展哈希（Extensible Hashing）技术来支持含有大量文件和子目录的大目录，提 高文件的查找和检索效率。 GPFS采用不同粒度的分布式锁来解决系统中并发访问和数据同步的问题 。 GPFS每个节点都有各自独立的日志，且单个节点失效时，系统中的其他节点可以代 替失效节点检查文件系统日志，进行元数据恢复操作。GPFS支持在线动态增减存储 设备，能够在线重新平衡系统中的数据，能够有效支持高端应用连续作业的需要。
5.1.1 分布式文件系统
（3）谷歌文件系统 谷歌文件系统（Google File System，GFS）是谷歌为了存储海量搜索数据而开 发实现的分布式文件系统，它由一个Master节点和大量的ChunkServer节点构成。 GFS中心是一个Master节点，根据文件索引找寻数据块，系统保证每个Master节 点都有相应的复制品，以便于在其出现问题时进行切换。GFS把文件分成64MB的数 据块，减小了元数据的大小，使Master节点能够方便地将元数据放置在内存中以提高 访问效率。在Chunk层，GFS将节点失效视为常态，因此将数据块复制到集群中不同 的ChunkServer节点上，默认每个数据块保存3个副本。
Spark大数据处理架构设计与实践经验分享
Spark大数据处理架构设计与实践经验分享随着大数据时代的到来，对于数据处理和分析的需求日益增长。
传统的数据处理方式已经难以满足大规模数据的处理需求。
在这个背景下，Apache Spark的出现为大数据处理带来了全新的解决方案。
本文将分享Spark大数据处理架构设计和实践经验，探讨如何充分发挥Spark的优势进行高效的大数据处理。
首先，我们将介绍Spark的架构设计。
Spark采用了分布式的内存计算模型，通过将数据存储在内存中进行计算，大大提高了计算性能。
Spark的核心是弹性分布式数据集（RDD），RDD是一个容错的、可并行化的数据结构，能够在集群中进行分布式计算。
Spark的计算模型是基于RDD的转换（Transformation）和行动（Action）操作，通过一系列的转换操作构建数据处理的流程，最后触发行动操作执行计算。
其次，我们将分享Spark的实践经验。
在实际的大数据处理项目中，我们需要考虑以下几个方面。
首先是数据的预处理和清洗，包括数据的清理、转换和过滤等操作，以保证数据的准确性和一致性。
其次是合理的数据分区和调度策略，以避免数据倾斜和计算节点的负载不均衡问题。
此外，我们还需要充分利用Spark的并行计算能力，通过合理的并行化操作将计算任务分解为多个子任务并行执行，提高数据处理的效率。
最后是结果的输出和可视化，我们可以使用Spark的输出操作将处理结果保存到文件系统或者数据库中，并通过可视化工具展示结果，帮助我们更好地理解和分析数据。
此外，值得注意的是，Spark还支持多种数据处理引擎和编程语言，如Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib等，可以根据具体的需求选择合适的引擎和语言进行数据处理。
在实践中，我们需要根据项目的具体要求选择合适的组件和工具来搭建Spark的架构，以满足不同数据处理场景的需求。
在实际的大数据处理项目中，我们还需要考虑数据安全和隐私保护的问题。
spark入门及实践
区数。
▪ 每个数据分区的地址列表。
2010’NJUPT
二、Spark关键技术
RDD中的依赖关系 RDD之间的依赖关系可以分为两类： 窄依赖：每个父 RDD 的分区都至多被一个子 RDD 的分区使用； 窄依赖允许在单个集群节点上流水线式执行，这个节点可以计算所有父级分区。 在窄依赖中，节点失败后的恢复更加高效。因为只有丢失的父级分区需要重新计 算，并且这些丢失的父级分区可以并行地在不同节点上重新计算。 宽依赖：多个子 RDD 的分区依赖一个父 RDD 的分区。 宽依赖需要所有的父 RDD 数据可用并且数据已经通过类 MapReduce 的操作 shuffle 完成。 在宽依赖的继承关系中，单个失败的节点可能导致一个 RDD 的所有先祖 RDD 中 的一些分区丢失，导致计算的重新执行。
2010’NJUPT
纲要
1 Spark综述 2 核心技术 3 Spark架构 4 BDAS简介
5 Spark安装部署 6 Spark应用实例 7 函数式编程简介
2010’NJUPT
二、Spark关键技术
1 什么是RDD
RDD的全称是弹性分布式数据集（resilient distributed dataset）是Spark的核心数据模型，RDD是Spark中待处理 的数据的抽象，它是逻辑中的实体。 对于使用者来说，你得到的数据操作接口就是RDD，在对 RDD进行处理的时候不需要考虑底层的分布式集群，就像在 单机上一样即可，这也正是Spark的优势之一。
2010’NJUPT
二、Spark关键技术
2 RDD创建方式
▪ 从Hadoop文件系统输入（比如HDFS）创建。 ▪ 从父RDD转换得到新的RDD。 ▪ 将数组或者集合这样的数据结构并行化，转化成RDD。 ▪ 通过cache()函数将计算后的RDD缓存到内存中。
《Spark应用实践》
《Spark应用实践》Spark应用实践随着大数据时代的到来，数据处理已成为企业信息化中不可避免的部分。
与此同时，大量的数据处理需求也导致了数据处理技术的快速发展，Spark 作为一种分布式计算框架，已经成为了大数据计算框架中不可或缺的一部分。
Spark简介Spark是一种开源的、分布式计算框架，由于其快速、通用、易用、灵活的特点，被广泛应用于数据处理方面。
Spark最初由加州大学伯克利分校AMP实验室开发，已经成为了一种受欢迎的数据处理框架。
Spark主要包括四个组件：Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming和Mllib，其中Spark Core是Spark的核心组件，提供了任务调度、内存管理、容错性等机制，Spark SQL则支持带有SQL语句的数据处理，Spark Streaming支持流式数据处理，Mllib则是对机器学习库的支持。
Spark应用实践Spark虽然是一个优秀的分布式计算框架，但是如何在实际应用中使用它进行数据处理呢？下面，我们将从数据预处理、机器学习和图处理三个方面介绍Spark的应用实践。
数据预处理在大多数情况下，数据通常需要进行预处理，以使其适应数据模型，或者在某些情况下对数据进行清洗。
在Spark中，支持在内存中对数据进行操作，因此Spark可以极大地加速数据处理的过程。
Spark提供了丰富的API，可以对数据进行过滤、转换、汇总等操作。
在处理大规模数据的情况下，Spark通过分布式计算能够实现快速的数据处理和高可靠性的计算结果。
机器学习在机器学习领域，Spark的Mllib库提供了成熟的机器学习算法，包括分类、聚类、回归等。
Mllib库中的算法支持分布式计算，可以处理海量的数据，并可用于批处理和流式处理等场景。
一般而言，机器学习过程中需要进行数据预处理、特征选择和模型训练。
在Spark中，数据预处理和特征选择可以通过Spark SQL和Spark DataFrames等工具完成，模型训练可以使用Mllib库中提供的算法进行实现。
《Spark大数据技术与应用》课程教学大纲
《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。
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5.2 Spark部署
Spark集群点部署 —高可用集群 1）增加备用Master节点实现高可用集群
第五章 内存大数据计算框架Spark
2）配置Master节点本地文件系统恢复
大数据应用人才培养系列教材
第五章 内存大数据计算框架 Spark
5.1 Spark简介 5.2 Spark部署 5.3 Spark配置 5.4 Spark RDD 5.5 Spark Shell 习题
第五章 内存大数据计算框架Spark
5.2 Spark部署
Spark集群点部署 —Standalone模式集群的架构
第五章 内存大数据计算框架Spark
5.2 Spark部署
Spark集群点部署 —Standalone模式集群的规划
第五章 内存大数据计算框架Spark
5.2 Spark部署
第五章 内存大数据计算框架Spark
Spark集群点部署 —Standalone模式集群的部署步骤
1） 配置Linux机器，调通网络，关闭防火墙 2） 创建用户dtadmin 3） 配置host文件 4） 安装JDK 5） 配置免密码登录 6） 下载、解压Spark安装包 7） 配置slaves文件 8）执行启动脚本，启动集群 9）验证安装是否成功 10）提交测试程序
5.3 Spark配置
三种配置 1）Spark属性 应用程序相关配置
2）环境变量 3）日志配置
机器相关配置 日志开关、级别等
第五章 内存大数据计算框架Spark
5.3 Spark配置
Spark属性， 优先级由低到高： 1）spark-defaults.conf 配置文件 2）命令行参数 3）SparkConf对象
第五章 内存大数据计算框架Spark
5.3 Spark配置
常用Spark属性 属性名 spark.driver.cores spark.driver.memory spark.executor.memory spark.master spark.submit.deployMode
5.3 Spark配置
常用环境变量配置
配置项 SPARK_LOCAL_IP SPARK_PUBLIC_DNS SPARK_CLASSPATH
第五章 内存大数据计算框架Spark
含义 绑定的IP地址 Driver程序使用的DNS服务器 额外追加的classpath
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第五章 内存大数据计算框架 Spark
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5.1 Spark简介
第五章 内存大数据计算框架Spark
美国加州大学伯克利分校的AMP实验室在2010年发布的一个快速、 通用的开源大数据处理引擎
有向无环图的阶段划分
第五章 内存大数据计算框架Spark
RDD的转化： A----groupBy-->B C----map------>D D,E--union----->F B,F---join------>G
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第五章 内存大数据计算框架 Spark
5.1 Spark简介 5.2 Spark部署 5.3 Spark配置 5.4 Spark RDD 5.5 Spark Shell 习题
5.1 Spark简介 5.2 Spark部署 5.3 Spark配置 5.4 Spark RDD 5.5 Spark Shell 习题
5.4 Spark RDD
数据集合
与编程语言中的集合类似
弹性分布
数据的分片可以自定义
可持久化
可缓存，避免重复计算
第五章 内存大数据计算框架Spark
RDD 特性
分布式存储
切分为多个数据块，分散存储在多个节 点中
只读
一旦生成便不可修改，易于同步处理
可重新计算
在出现异常错误的情况下能够重新计算出
5.4 Spark RDD
第五章 内存大数据计算框架Spark
常用RDD转换操作
RDD转换 map(func) filter(func) flatMap(func) union(other) distinct groupByKey sortByKey join(other)
与Hadoop平台类似, 提供更高效、更快的数据处理，兼容Hadoop生 态
当前主流的数据分析、数据流式处理、机器学习平台之一
5.1 Spark简介
第五章 内存大数据计算框架Spark
高效、高性能的批处理
高效利用内存处理数据；计算中间结果不 需要存储到文件系统；作业调度的优化
丰富、灵活的编程接口
编程语言：Java、Scala、Python、R、 SQL 交互式数据处理: Spark Shell、 PySpark、Spark SQL CLI
Spark 特性
灵活、易用的编程模型
DAG编程模型丰富了map,reduce操作接 口，增加了filter、flatMap、union等操 作接口
多种类数据处理支持
第五章 内存大数据计算框架Spark
默认值 含义
(none) Spark应用程序的名称
1
集群模式下driver所使用的core的数量
1G
Driver进程所使用的内存大小
1G
每个executor进程所使用的内存大小
(none) (none)
集群管理器URL
Driver程序的部署模式，取值为：”client” 或”cluster”
批处理、流失处理、迭代计算（机器学习、 图计算）、交互式查询
多数据源支持
HDFS、Hive、HBase、Parquet等
5.1 Spark简介
Spark生态系统BDAS
第五章 内存大数据计算框架Spark
5.1 Spark简介
Spark应用程序架构
第五章 内存大数据计算框架Spark
5.1 Spark简介
5.2 Spark部署
准备工作 1） 安装架Spark
5.2 Spark部署
Spark单节点部署
1） 选择一台 Linux机器，安装JDK 2） 下载Spark包文件，并解压 3）运行测试程序（计算圆周率） /bin/run-example SparkPi 10 2>/dev/null