大数据导论-思维、技术与应用 第11章 分布式图计算框架SPARK GRAPHX
大数据生态技术框架知识点总结
大数据生态技术框架知识点总结前言大数据生态技术框架是当前互联网时代的重要发展方向之一，它在各个行业中起着重要的作用。
本文将对大数据生态技术框架的相关知识点进行总结，希望能够帮助读者更好地了解和应用这一技术。
正文什么是大数据生态技术框架•大数据生态技术框架是指由各种数据处理工具、技术、组件和平台组成的一整套技术体系，用于处理和分析大规模数据，并实现数据的存储、计算和应用等功能。
大数据生态技术框架的组成大数据生态技术框架通常由以下几个组成部分构成：1.数据采集与传输：用于从各种数据源获取数据，并将数据传输到存储系统中。
常见的数据采集与传输工具有Flume、Kafka等。
2.存储系统：用于存储大规模数据。
常见的存储系统有Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Cassandra、HBase等。
3.分布式计算框架：用于对大规模数据进行计算和分析。
常见的分布式计算框架有Hadoop MapReduce、Spark、Flink等。
4.数据处理与挖掘：用于处理和挖掘大规模数据，实现数据清洗、特征提取、模型训练等功能。
常见的数据处理与挖掘工具有Hive、Pig、Mahout等。
5.数据可视化与应用：用于将处理和分析后的数据可视化展示，并实现数据的应用和决策支持。
常见的数据可视化与应用工具有Tableau、Power BI等。
大数据生态技术框架的应用领域大数据生态技术框架在各个行业中都有着广泛的应用，包括但不限于以下几个领域：•金融行业：利用大数据生态技术框架，可以进行风险控制、数据挖掘、欺诈检测等工作。
•电商行业：利用大数据生态技术框架，可以进行用户行为分析、个性化推荐、精准营销等工作。
•医疗行业：利用大数据生态技术框架，可以实现医疗数据分析、疾病预测、辅助诊断等工作。
•交通行业：利用大数据生态技术框架，可以进行交通流量预测、路况评估、智能调度等工作。
大数据生态技术框架的发展趋势•云化：大数据生态技术框架的发展趋势是向云计算平台靠拢，实现云上大数据分析和处理。
大数据学习计划思维导图
大数据学习计划思维导图1. 概述1.1 什么是大数据1.2 大数据的应用领域1.3 大数据的发展趋势2. 基础知识2.1 数据分析基础2.1.1 数据收集和整理2.1.2 数据清洗和预处理2.1.3 数据可视化2.2 数据挖掘基础2.2.1 数据挖掘算法2.2.2 数据挖掘模型2.2.3 数据挖掘工具3. 大数据技术3.1 Hadoop3.1.1 Hadoop概述3.1.2 Hadoop组件3.1.3 Hadoop应用3.2 Spark3.2.1 Spark概述3.2.2 Spark核心概念3.2.3 Spark应用场景3.3 Flink3.3.1 Flink概述3.3.2 Flink特点3.3.3 Flink应用案例3.4 Storm3.4.1 Storm概述3.4.2 Storm应用场景3.4.3 Storm与其他大数据技术比较4. 大数据应用4.1 金融行业4.1.1 银行数据分析4.1.2 证券交易分析4.1.3 保险业务分析4.2 电商行业4.2.1 用户行为分析4.2.2 商品推荐系统4.2.3 供应链管理4.3 医疗行业4.3.1 医疗数据分析4.3.2 个性化诊疗方案4.3.3 医药研发支持5. 大数据工具5.1 数据存储5.1.1 HDFS5.1.2 HBase5.1.3 Cassandra5.2 数据处理5.2.1 MapReduce 5.2.2 Spark SQL 5.2.3 Flink SQL 5.3 数据可视化5.3.1 Tableau5.3.2 Power BI5.3.3 Qlik6. 大数据平台建设 6.1 数据采集6.1.1 数据抓取 6.1.2 数据传输 6.1.3 数据接入 6.2 数据处理6.2.1 数据清洗 6.2.2 数据转换 6.2.3 数据计算 6.3 数据存储6.3.1 存储方案 6.3.2 数据备份6.3.3 数据恢复7. 大数据安全7.1 数据隐私保护 7.1.1 加密算法 7.1.2 访问控制 7.1.3 数据脱敏7.2 数据流程监控7.2.1 审计日志7.2.2 数据流水线7.2.3 风险评估7.3 数据安全策略7.3.1 安全策略制定7.3.2 安全策略执行7.3.3 安全策略评估8. 大数据案例分析8.1 案例一：汽车行业8.1.1 智能驾驶数据分析 8.1.2 交通流量预测8.1.3 车联网安全监控 8.2 案例二：能源行业8.2.1 智能电网数据分析 8.2.2 能源消费预测8.2.3 能源供应链优化 8.3 案例三：物流行业8.3.1 货物追踪与监控 8.3.2 物流运输效率提升8.3.3 仓储管理优化9. 大数据学习和实践9.1 制定学习计划9.2 学习资源获取9.2.1 在线课程9.2.2 书籍推荐9.2.3 学习社区9.3 实践项目9.3.1 数据收集和整理9.3.2 数据分析和处理9.3.3 数据可视化展示10. 总结与展望10.1 总结学习成果10.2 展望未来发展10.2.1 大数据技术发展10.2.2 大数据应用趋势10.2.3 个人职业发展规划以上为大数据学习计划的思维导图，希望对大数据学习有所帮助，谢谢！。
大数据导论-思维、技术与应用 第12章 SPARK SQL
Spark SQL使用数据源的最简单模式就是对缺省数据源类型来进行各种操 作。缺省数据源类型是parquet文件
df = spark.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet") df.select("name","favorite_color").write.save("namesAndFavColors.p arquet")
sparkDF = sqlContext.createDataFrame(pandasDF）
使用Spark SQL的方式
2. 使用DataFrame ①. 创建一个只包含"年轻"用户的DataFrame ：
young = users.filter(users.age < 21) ②. 也可以使用Pandas风格的语法：
users = sqlContext.table("users") ②. 加载S3上的JSON文件：
logs = sqlContext.load("s3n://path/to/data.json", "json")
③. 加载HDFS上的Parquet文件： clicks = sqlContext.load("hdfs://path/to/data.parquet", "parquet")
通用Load方法
也可以不把文件上载到DataFrame，然后再对其进行查询操作，而是直接 对文件进行SQL查询：
df = spark.sql("SELECT * FROM parquet.examples/src/main/resources/users.parquet")
Spark大数据技术的架构与原理解析
Spark大数据技术的架构与原理解析Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎，具有高度的可扩展性和容错性。
它支持各种数据处理场景，包括批处理、实时流式处理、交互式查询和机器学习等。
本文将深入解析Spark大数据技术的架构与原理，包括Spark的核心组件、运行原理和数据处理流程。
1. Spark的核心组件Spark包含以下几个核心组件：- Spark Core：Spark的基础模块，提供分布式任务调度、内存管理、容错和存储等功能。
它定义了任务执行的基本机制和数据抽象模型。
- Spark SQL：提供了基于结构化数据的集成查询引擎，支持SQL和Hive查询，可将结构化数据与Spark的强大处理能力相结合。
- Spark Streaming：支持实时数据流处理，将实时的数据流分成小批量进行处理，并可以与批处理任务无缝结合。
- Spark MLlib：提供了丰富的机器学习算法和工具库，可用于构建和部署大规模的机器学习模型。
- Spark GraphX：用于图计算的模块，提供了对图数据的高效处理和分析。
2. Spark的运行原理Spark运行时采用分布式计算模型，并使用弹性分布式数据集（RDD）作为其核心数据抽象。
- RDD：RDD是Spark中的核心概念，它由一系列可分片和可并行计算的数据项组成，可以在集群中的多个节点上进行处理。
RDD可以从外部数据源（如HDFS、HBase）中创建，也可以通过Spark的转换操作从已有的RDD中生成。
RDD提供了数据的抽象视图，可以对其进行转换和行动操作。
- 转换操作：Spark提供了一系列转换操作，用于对RDD进行变换。
例如，map、filter、reduce等操作可以对RDD进行映射、过滤和聚合等操作。
这些转换操作是惰性执行的，只有在行动操作触发时才会真正执行。
- 行动操作：Spark提供了多种行动操作，用于触发RDD的计算。
例如，count、collect、save等操作用于对RDD的数据进行计数、收集和保存等操作。
大数据导论思维、技术与应用教学大纲
大数据导论1.课程简介本课程的主要目的是让学生了解什么是大数据，大数据的特点，大数据思维，大数据的核心技术，大数据应用，大数据带来的变革，以及大数据面临的挑战，从而使学生对大数据技术和应用有一个初步的了解。
本课程重视演示和实战，以便使学生通过亲身体验来理解和掌握大数据的核心概念。
2.课程安排（74学时：42学时讲课，6学时演示，26学时实验）第一阶段：大数据概述（8+4+0）第一课：（理论：2学时）第一章大数据概述第二课：（理论：2学时）第二章大数据采集第三课：（理论：2学时）第三章大数据预处理第四课：（演示：2学时）演示一：大数据技术演示第五课：（理论：2学时）第四章大数据处理系统第六课：（演示：2学时）演示二：大数据应用演示第二阶段：大数据存储技术（8+0+8）第七课：（理论：2学时）第五章大数据文件系统HDFS第八课：（使用：2学时）实验一：分布式文件系统HDFS使用第九课：（理论：2学时）第六章 NoSQL数据库HBase第十课：（实验：2学时）实验二：列式数据库HBase使用第十一课：（理论：2学时）第七章数据仓库Hive第十二课：（理论：2学时）第七章数据仓库Hive第十三课：（实验：2学时）实验三：HiveQL 命令行的使用第十四课：（实验：2学时）实验四：使用JDBC程序操作数据库第三阶段：大数据处理技术（12+0+10）第十五课：（理论：2学时）第八章大数据批处理Hadoop MapReduce第十六课：（理论：2学时）第八章大数据批处理Hadoop MapReduce第十七课：（实验：2学时）实验五：批处理模式MapReduce应用第十八课：（理论：2学时）第九章大数据快速处理Spark第十九课：（实验：2学时）实验六：内存处理模式Spark应用第二十课：（理论：2学时）第十章大数据实时流计算 Spark Streaming第二十一课：（实验：2学时）实验七：流式处理模式Spark Streaming应用第二十二课：（理论：2学时）第十一章分布式图计算框架 Spark GraphX第二十三课：（实验：2学时）实验八：图处理模式Spark Graph应用第二十四课：（理论：2学时）第十二章大数据随机查询 Spark SQL第二十五课：（实验：2学时）实验九：大数据随机查询Spark SQL使用第四阶段：大数据挖掘技术（14+2+8）第二十六课：（理论：2学时）第十三章大数据挖掘概述第二十七课：（理论：2学时）第十三章大数据挖掘概述第二十八课：（理论：2学时）第十三章大数据挖掘概述第二十九课：（演示：2学时）演示三：数据挖掘应用体验第三十课：（理论：2学时）第十四章大数据挖掘系统 Spark MLlib第三十一课：（实验：2学时）实验十：聚类算法实验第三十二课：（实验：2学时）实验十一：分类算法实验第三十三课：（实验：2学时）实验十二：关联分析算法实验第三十四课：（实验：2学时）实验十三：协同过滤算法实验第三十五课：（理论：2学时）第十五章大数据可视化第三十六课：（理论：2学时）第十六章 Python数据可视化第三十七课：（理论：2学时）第十七章大数据的功能应用场景3.学时分配。
大数据分布式计算框架
Storm Samza Trident Flink
S4 …
流处 理
典型大数据分布式计算框架
起源 开源时间 使用公司
优势
弊端
使用场合
Storm T
实时接收数据流； 更高的容错能力；
开发简单；
依赖其他组件较多； 内存控制不好； 多语言支持补好
“
数据的分类和处理方式
20
基于所数据处理的形式
数据分类
21
静态数据
很多企业为了支持决策分析而构建的数据仓库系统，其中存放的大量 历史数据就是静态数据。技术人员可以利用数据挖掘和OLAP（OnLine Analytical Processing）分析工具从静态数据中找到对企业有 价值的信息
计算结果的合并和错误计算的回 滚
每个任务的数据获取
17
分布式计算框架
谷歌公司最先提出了分布式并行编程模型Google MapReduce，Hadoop MapReduce是它的开源实现
传统并行计算框架
MapReduce
集群架构/容错性 共享式(共享内存/共享存储)， 非共享式，容错性好 容错性差
22
流数据
流数据，是一组顺序、大量、快速、连续到达的数据序列
实例
食品信息流、PM2.5检测、电商网站用户点击流、网络通信流
流数据特征
速度快 来源多
格式 复杂
数据 量大
完整性 难以保
证
23
批处理和流处理
批处理：就是对某个对象进 行批量的处理
流处理：指源源不断的数据 流过系统时，系统能够不停 地连续计算
传统 数据
传统分析建立在关系 数据模型之上，主题 之间的关系在系统内 已被创立，分析也在
Spark--高效的分布式计算架构
使用内存缓存数据集快在以下几个方面：首先是磁盘IO，其次数据的序列 化和反序列化的开销也节省了，最后相对其它内存数据库系统，粗颗粒度 的内存管理机制减小了数据容错的代价（如典型的数据备份复制机制）-------------------前面也有提到！
Hadoop Vs. Spark适用范围大比拼
大数据的“电光石火”
这儿有2点需要提一下：
1）一般情况下，对于中小互联网和企业级的大数据应用而言，单次分析 的数量都不会“很大”，因此可以优先考虑使用Spark，特别是当Spark成 熟了以后（Hadoop已经出到2.5了，而Spark才刚出1.0呢）。比如说，中国 移动的一个省公司（在企业级，移动公司的数据量还是算相当大的），他 们单次分析的数量一般也就几百GB，连1TB都很少超过，更不用说超过 10TB了，所以完全可以考虑用Spark逐步替代Hadoop。
Spark与Hadoop的对比
Spark比Hadoop更通用。 Spark提供的数据集操作类型有很多种，不像Hadoop只提供了Map 和Reduce两种操作。比如map, filter, flatMap, sample, groupByKey, reduceByKey, union, join, cogroup, mapValues, sort,partionBy等多种 操作类型，Spark把这些操作称为Transformations。同时还提供 Count, collect, reduce, lookup, save等多种actions操作。 这些多种多样的数据集操作类型，给给开发上层应用的用户提供了 方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一 的Data Shuffle一种模式。用户可以命名，物化，控制中间结果的 存储、分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活。
Spark大数据技术原理解析
Spark大数据技术原理解析Spark是一种强大的分布式计算框架，已经成为大数据处理的首选工具之一。
本文将探讨Spark的工作原理、核心概念和关键特性，以帮助读者更好地了解和应用这一技术。
首先，我们来了解一下Spark的基本概念。
Spark是一个开源的分布式计算系统，它通过将任务分发到集群中的多个节点来实现高效并行计算。
Spark提供了一套丰富的API，支持多种编程语言，包括Scala、Java、Python和R等。
它的核心组件包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming和MLlib。
Spark的核心是Spark Core，它提供了任务调度、内存管理和容错等功能。
Spark采用了弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）作为其主要的数据抽象，RDD是一个可并行操作的不可变分布式集合，可以在内存中高效地进行计算。
Spark通过将数据集划分成多个可并行计算的分区，将这些分区分布在集群中的多个节点上，并且将数据集保留在内存中，以实现更快速的数据处理。
Spark提供了丰富的操作和转换函数，可以对RDD进行各种复杂的计算操作，例如map、reduce和filter等。
这些操作可以通过编程语言中的lambda表达式或函数传递给Spark，以实现自定义的计算逻辑。
通过这些操作和转换函数的组合，可以构建复杂的数据处理流程，从而实现各种复杂的数据分析和处理任务。
除了Spark Core之外，Spark还提供了其他重要的模块，如Spark SQL和Spark Streaming。
Spark SQL提供了一种与传统的关系型数据库类似的结构化查询语言（SQL）的接口，可以通过SQL语句来查询和分析数据，以及将数据导入和导出关系型数据库中。
Spark Streaming是Spark的流处理模块，它可以实时处理流式数据，并支持类似于离线批处理的操作和转换函数。
《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。
SparkGraphX图形数据分析
SparkGraphX图形数据分析Spark GraphX图形数据分析图（Graph）的基本概念图是由顶点集合(vertex)及顶点间的关系集合（边edge）组成的⼀种⽹状数据结构图数据很好的表达了数据之间的关系处理的是有向图图的术语-4出度：指从当前顶点指向其他顶点的边的数量⼊度：其他顶点指向当前顶点的边的数量图的经典表⽰法（了解）邻接矩阵1、对于每条边，矩阵中相应单元格值为12、对于每个循环，矩阵中相应单元格值为2，⽅便在⾏或列上求得顶点度数Spark GraphX 简介GraphX特点1)基于内存实现了数据的复⽤与快速读取2)通过弹性分布式属性图（Property Graph）统⼀了图视图与表视图3)与Spark Streaming、Spark SQL和Spark MLlib等⽆缝衔接GraphX核⼼抽象弹性分布式属性图顶点和边都是带属性的有向多重图顶点要带边，两个边构成编号⼀份物理存储，两种视图（table view,Graph view）GraphX APIGraph[VD,ED]VD:顶点的数据类型(⼆元组)var rdd=sc.makeRDD(List((1L,"A"),(2L,"B")))ED:边的数据类型⽅法⼀：spark APIvar spark=SparkSession.builder().master("local[2]").appName("hello").getOrCreate();val sc=spark.sparkContextval verticesRDD=sc.makeRDD(List((1L,1),(2L,2),(3L,3)))val edgesRDD=sc.makeRDD(List(Edge(1L,2L,1),Edge(2L,3L,2)))val graph=Graph(verticesRDD,edgesRDD)graph.vertices.foreach(println(_))graph.edges.foreach(println(_))⽅法⼆：spark上运⾏import org.apache.spark.graphx.{Edge,Graph}var spark=SparkSession.builder().master("local[2]").appName("hello").getOrCreate();val sc=spark.sparkContextval verticesRDD=sc.makeRDD(List((1L,1),(2L,2),(3L,3)))val edgesRDD=sc.makeRDD(List(Edge(1L,2L,1),Edge(2L,3L,2)))val graph=Graph(verticesRDD,edgesRDD)graph.vertices.collectgraph.edges.collectgraph.triplets.collect图的算⼦-1属性算⼦类似于RDD的map操作对顶点进⾏遍历，传给你的顶点类型，⽣成新的顶点def mapVertices[VD2](map: (VertexId, VD) => VD2)def mapEdges[ED2](map: Edge[ED] => ED2)结构算⼦reverse、subgraphscala> graph1.reverse.triplets.collectscala> graph1.subgraph(vpred=(id,attr)=>attr._2<30).triplets.collect图的算⼦-3join算⼦：从外部的RDDs加载数据，修改顶点属性class Graph[VD, ED] {def joinVertices[U](table: RDD[(VertexId, U)])(map: (VertexId, VD, U) => VD): Graph[VD, ED] def outerJoinVertices[U, VD2](table: RDD[(VertexId, U)])(map: (VertexId, VD, Option[U]) => VD2) : Graph[VD2, ED]}PageRank in GraphXPageRank (PR)算法激活（active）和未激活(inactive)相当于红⾊为未激活，绿⾊为激活传过来的值和当前的值做对⽐，⼩（接受），⼤（本⾝去除）1）⾸先我们默认将2⾥⾯（-1）作为旧值2）我们将2值传送给7（-1）因为2<7：得出2（7）3）我们将7值传送给3（-1）因为7>3：得出3（3）initialMsg：在“superstep 0”之前发送⾄顶点的初始消息maxIterations：将要执⾏的最⼤迭代次数activeDirection：发送消息⽅向（默认是出边⽅向：EdgeDirection.Out）vprog：⽤户定义函数，⽤于顶点接收消息sendMsg：⽤户定义的函数，⽤于确定下⼀个迭代发送的消息及发往何处mergeMsg：⽤户定义的函数，在vprog前，合并到达顶点的多个消息--------------------------------------------------------------------------------------------------------------def pregel[A](initialMsg: A, maxIterations: Int, activeDirection: EdgeDirection)(vprog: (VertexID, VD, A) => VD,sendMsg: EdgeTriplet[VD, ED] => Iterator[(VertexID,A)],mergeMsg: (A, A) => A): Graph[VD, ED]-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------实例⼀：⼊度:多个b对象指向acase class User(name:String,ilike:Int,follow:Int)import org.apache.spark.graphx._//原始图var points=sc.makeRDD(Array((1L,"zs"),(2L,"ls")))var edges = sc.makeRDD(Array(Edge(2L,1L,1)))var graph=Graph(points,edges)//改变点的信息的结构var newGraph=graph.mapVertices((id,name)=>User(name,0,0))newGraph.inDegrees.collect//这是⼀张表//将新节点表和⼊度表联合outerjoinval nnGraph=newGraph.outerJoinVertices(newGraph.inDegrees)((id,lf,rf)=>User(,lf.ilike,rf.getOrElse(0))) scala> nnGraph.pageRank(0.01).triplets.collect。
大数据技术导论
习题8
8.3.1大数据基础设施安全威胁 8.3.2大数据存储安全威胁 8.3.3大数据的隐私泄露 8.3.4大数据的其他安全威胁
8.6.1基础标准类 8.6.2平台和技术类 8.6.3数据安全类 8.6.4服务安全类 8.6.5应用安全类
01
A.1基础环 境准备
02
A.2安装 JDK
03
A.3安装 Hadoop
7.2.1交通拥堵大数据分析 7.2.2预测起飞时间
7.3.1移动医疗与个人健康 7.3.2基因测序——精准治癌正在成为现实
1
8.1大数据安 全的重要意义
2
8.2大数据面 临的挑战
3
8.3大数据的 安全威胁
4
8.4大数据与 网络攻击监测
5
8.5大数据安 全分析
8.7大数据安全技 术
8.6大数据安全标 准
3.4.1爬虫简介 *3.4.2论坛爬虫源代码分析
4.1 NoSQL 4.2 HBase
习题4
实验报告4 HBase实 验
4.1.1 NoSQL概述 4.1.2键值数据库 4.1.3图数据库 4.1.4文档数据库 4.1.5列式数据库 4.1.6云数据库
4.2.1 HBase模型 4.2.2 HBase与传统关系数据库的对比分析 4.2.3 HBase系统架构 4.2.4 HBase常用Shell命令
3.1数据 3.2数据采集
3.3数据清洗 3.4网络爬虫
习题3
*实验报告3网 络爬虫
3.1.1数据是什么 3.1.2数据分类 3.1.3度量和维度
3.2.1数据采集分类 3.2.2数据采集方法 3.2.3数据采集工具
3.3.1数据清洗原理 3.3.2缺失值和异常数据 3.3.3数据清洗基本操作
大数据图计算框架介绍
• 一个BSP程序同时具有 水平和垂直两个方面 的结构。 • 从垂直上看,一个BSP 程序由一系列串行的 超步(superstep)组成 • 这种结构类似于一个 串行程序结构。
• 从水平上看，在一个超 步中，所有的进程并行 执行局部计算。一个超 步可分为三个阶段
– 本地计算阶段，每个处理 器只对存储本地内存中的 数据进行本地计算。 – 全局通信阶段，对任何非 本地数据进行操作。 – 栅栏同步阶段，等待所有 通信行为的结束。
GraphLab
/code/graphlab/
• GraphLab 是一个基于图像处理模型的开源 图计算框架，由卡内基梅隆大学(CMU)的 Select 实验室在2010 年提出的。 • GraphLab宣布筹得1850万美金，并改名 为Dato，以显示在大数据时代，该计算框 架不仅可以建立图表模型，还能够分析和 处理数据。
Spark GraphX
/graphx/
Spark GraphX
• Spark 0.5：提供了Bagel小模块，类似 Pregel的功能（实验功能） • Spark 0.8：开始设立独立图计算模块，借 鉴了GraphLab，命名为GraphX • Spark 0.9：GraphX模块被正式集成到主 干（alpha版本），已经可以开始进行试用， 小面包圈Bagel告别舞台。 • Spark 1.0： GraphX正式投入生产使用。
GraphX的图运算符
• 提供的图计算算法
– PageRank – Connected components – Label propagation – SVD++ – Strongly connected components – Triangle count
大数据导论-思维、技术与应用 第10章 大数据实时流计算 Spark Streaming
// 创建一个拥有2个工作线程，时间片长度为1秒的StreamContext // 主节点需要2核以免产生饥饿状态发生
DStreams
generate RDD
transformations
batches of results
Spark Task Scheduler
Memory Manager
Spark batch jobs To execute RDD Transformations
计算流程
Spark Streaming首先把输入数据按照批段大小（Batch Size），如 1秒，分成一段一段的数据（Discretized Stream）
术语定义
滑动时间间隔 前一个窗口到后一个窗口所经过的时间长度。必须是批处理时间间隔
的倍数。
Input DStream 一个Input DStream是一个特殊的DStream，将 Spark Streaming连
接到一个外部数据源来读取数据。
PART 02 Spark Streaming 的执行模型
扩展性和吞吐量
Spark目前在EC2上已能够线性扩展到100个节点（每个节点 4Core）， 可以以数秒的延迟处理6GB/秒的数据量，60M条记录/秒。
WordCount
30
Grep
120
Throughput per node（MB/s） Throughput per node
20
80
分布式计算框架——Spark
分布式计算框架——Spark产⽣的背景1）MapReduce有较⼤的局限性仅⽀持Map、Reduce两种语义操作执⾏效率低，时间开销⼤主要⽤于⼤规模离线批处理不适合迭代计算、交互式计算、实时流处理等场景2）计算框架种类多，选型难，学习成本⾼批处理：MapReduce流处理：Storm、Flink交互式计算：Impala、Presto机器学习：Mahout3）统⼀计算框架，简化技术选型在⼀个统⼀框架下，实现批处理、流处理、交互式计算、机器学习1 Spark概念Spark 提供了⼀个全⾯、统⼀的框架⽤于管理各种有着不同性质（⽂本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的⼤数据处理的需求。
具有⾼吞吐、低延时、通⽤易扩展、⾼容错等特点采⽤Scala语⾔开发提供多种运⾏模式特点1）计算⾼效利⽤内存计算、Cache缓存机制，⽀持迭代计算和数据共享，减少数据读取的IO开销利⽤DAG引擎，减少中间计算结果写⼊HDFS的开销利⽤多线程池模型，减少任务启动开销，避免Shuffle中不必要的排序和磁盘IO操作2）通⽤易⽤适⽤于批处理、流处理、交互式计算、机器学习算法等场景提供了丰富的开发API，⽀持Scala、Java、Python、R等2 Spark核⼼架构Spark Core包含 Spark 的基本功能；尤其是定义 RDD 的 API、操作以及这两者上的动作。
其他 Spark 的库都是构建在 RDD 和 Spark Core 之上的Spark SQL提供通过 Apache Hive 的 SQL 变体 Hive 查询语⾔（HiveQL）与 Spark 进⾏交互的 API。
每个数据库表被当做⼀个 RDD，Spark SQL 查询被转换为 Spark 操作。
Spark Streaming对实时数据流进⾏处理和控制。
Spark Streaming 允许程序能够像普通 RDD ⼀样处理实时数据Mllib⼀个常⽤机器学习算法库，算法被实现为对 RDD 的 Spark 操作。
大数据技术岗位要求的分布式计算和并行处理知识
02
在大数据处理中，并行处理是将一个大型任务分解为多个子任
务，并在多个处理器或计算节点上同时执行这些子任务。
并行处理可以显著减少计算时间，提高数据处理速度，并支持
03
大规模数据处理和分析。
并行处理的分类
任务并行
将一个任务分解为多个子任务，每个子任务在独立的 处理器上并行执行。
数据并行
将数据集划分为多个子集，每个子集在独立的处理器 上并行处理。
它是一种将大型复杂计算任务拆分成 若干个小任务，分别在多个计算节点 上并行处理，以提高整体计算效率和 性能的技术。
分布式计算的特点
并行性
可靠性
分布式计算将任务拆分成多个子任务，并 在多个节点上同时执行，充分利用了计算 资源，提高了计算速度。
分布式计算系统中的节点可以互为备份， 某个节点出现故障时，其他节点可以继续 完成计算任务，保证了系统的可靠性。
总结词
MPI（Message Passing Interface）是一种基于消息传递的并行处理编程模型，用于编写高性能并行应用程序 。
详细描述
MPI允许程序员在多个处理器上分割任务，通过消息传递进行通信和同步，广泛应用于高性能计算领域，特别是 在超级计算机中。MPI提供了函数库和接口规范，支持C、C和Fortran等多种编程语言。
MapReduce编程模型
01
MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。
02
它将大数据处理任务分解为Map和Reduce两个阶段，Map阶段对 数据进行处理，Reduce阶段对Map阶段的结果进行汇总。
03
MapReduce编程模型简单易用，能够处理大规模数据集， 并具有良好的扩展性和容错性。
大数据导论-思维、技术与应用 第9章 大数据实时处理SPARK
PART 02 RDD概念
RDD是Spark提供的最重要的抽象概念，它 是一种有容错机制的特殊数据集合，可以分 布在集群的节点上，以函数式操作集合的方 式进行各种并行操作。
RDD概念
RDD的基本概念
1.RDD是一个分布式对象集合，本质
RDD
上是一个只读的分区记录集合。
RDD概念
spark持久化级别的选择：
3.尽可能不要存储到硬盘上，除非计算数据集函数的计算量特别大，或它 们过滤了大量的数据。否则，重新计算一个分区的速度，和与从硬盘中读 取基本差不多快。 4.如果想有快速故障恢复能力，使用复制存储级别。所有的存储级别都有 通过重新计算丢失数据恢复错误的容错机制，但是复制存储级别可以让任 务在RDD上持续运行，而不需要等待丢失的分区被重新计算。 5.在不使用cached RDD的时候，及时使用unpersist方法来释放它
Program
Task就是一个工作单元，可以发送给一
Stage1 Task1
TaskN
StageN Task1
TaskN
个Executor执行。Task是用来执行应用
的实际计算工作。
Application
Spark简介
HDFS read
HDFS write
iter.1
HDFS read
HDFS write
iter.2
HDFS read
Input
query1 query2 query3
resut l resut 2 resut 3
...
iter.1
Input
one-time processing
Input
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ion
ew
Spark GraphX简介
GraphX的设计要点 1.对GraphX视图的所有操作，最终都会转换成其关联的Table视图的
RDD操作来完成 2.两种视图底层共用的物理数据，由RDD[VertexPartition]和
RDD[EdgePartition]这两个RDD组成 3.图的分布式存储采用点分割模式，而且使用partitionBy方法，由用户
指定不同的划分策略
Spark GraphX简介
GraphX的设计要点
Property Graph
3
rxin stu.
Advisor
5
franklin, prof.
Pregel框架以顶点为中心，对边进行切割，将图数据分成若干个分区，
每一个分区包含一组顶点以及由这组顶点为源顶点构成的边，并不断在
顶点上进行算法迭代和数据同步
B P2 A
A 连接B P1
C 连接D
P1 C
D P3
B 连接C
P2
D 连接B
P3
分布式图计算
Pregel计算过程
读取输入数据，初始化图数据，
分布式图计算
图存储模式 1.边分割：每个顶点都存储一次，但有的边会被打断分到两台机器上。 2.点分割：每条边只存储一次，都只会出现在一台机器上。邻居多的点 会被复制到多台机器上
A
B2
A
B
A
1
1
C
C
D3
C
D
C
B2 D3
A
1
B
C
D
3
A
B
C
B
C
D
（a）Edge-Cut
（b）Vertex-Cut
分布式图计算
GraphImpl
实现 PartitionStrategy
VertexRDD
MessageToPartition VEdgePartition
RDD{EdgeTripl et}
EdgeTriplet
RoutingTablePartit ReplicatedVertexVi
大数据导论 第十一章
CONTENTS
目录
PART 01 分布式图计算 PART 02 Spark Graphx简介 PART 03 Graphx实现 PART 04 Graphx实例
PART 05 Spark Graphx的优势 PART 06 作业
PART 01 分布式图计算
分布式图计算
数据并行与图并行计算 1.数据并行系统，像 MapReduce和Spark等计算 框架，主要用于对数据集进行 各种运算，在数据内部之间关 联度不高的计算场景下能够进 行很高效的处理。 2.图并行计算对存在较高关联 度的数据处理非常合适
图计算模式 1.图计算框架基本上都遵循BSP（Bulk Synchronous Parallell）计算模式。
2.在BSP中，一次计算过程由一系列全局超步组成
3.超步分为三个阶段：
处理 器
本地执行阶段 全局通信阶段
局部 计算
栅栏同步阶段
通讯
栅栏 同步
分布式图计算
Pregel模型：像顶点一样思考
PART 02 Spark GraphX简介
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
Spark GraphX简介
GraphX的应用背景
在社交网络中人与人之间存在
有很多关系链，例如微博、微 信、QQ、Twitter、Facebook、
和出边，从邻接顶点和自身收集数据，并对收集的数据使用用户定义 的函数进行运算。这一阶段对顶点和边都是只读的。 执行阶段：镜像顶点将收集阶段的计算结果发送给主顶点，主顶点对 从各个镜像顶点收集的数据进行聚集运算，并利用聚集结果和上一步 的顶点数据，按照用户定义的更新函数进行计算，更新主顶点的数据， 并同步给镜像顶点。在执行阶段中，工作顶点可修改，边不可修改。 分发阶段：工作顶点更新完成之后，更新边上的数据，通知对其有依 赖的邻接边更新状态。在分发阶段，工作顶点只读，边上数据可写。
A 3
在图数据上运行一系列的超步
运算直至整个计算结束，输出
结果。当一个节点结束计算之
6
后，该节点停止运行，如果有
新任务分配，则又重新开始运
6
行，然后再次停止。当所有节
点全部停止运行，并且没有新
任务分配的时候，整个算法停
6
止
B
C
6
2
6
2
6
6
6
6
D
1
超步0
6
超步1
6
超步2
6
超步3
分布式图计算
GAS模型：邻居更新模型
就是一个分布式的图处理系统。
Hyperlinks
PageRank
Top 20 Page Title PR.
Top Communities
Com. PR.
Editor Graph
Community Detection
User Community
User Com.
Spark GraphX简介
GraphX的框架 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，具有Table 和Graph两种视图，而只需要一份物理存储
Link Table Title Link
Linkedin等，这些都是大数据
产生的地方，都需要图计算。
Raw Wikipedia
因为图的结构复杂、数据量大， </>
只有分布式的图处理才能胜任。 XML
Editor Table
Editor Title
由 于 Spark GraphX 底 层 是 基
于 Spark 来 处 理 的 ， 所 以 天 然
Table View
GraphX Unified Representation
Graph View
Spark GraphX简介
GraphX的框架
算法
PageRank
SVDPlusPlus
TriangleCount
ConnectedCom ponents
操作
GraphOps
Pregel Graph
GAS模型是以节点为中心的图计算编程模型，某个顶点可能被部署到多台
机器上，其中一台机器上的为主顶点（Master），其余机器上的为镜像
顶点（Mirror），与主顶点的数据保持同步，将边唯一部署在某一台机器
上
B
A
B
P1
A
C
P1
P2
D
B P2
C P3
D
C
D P3
分布式图计算
GAS模型计算阶段划分 收集阶段：工作顶点的边，可以是出边或入边，也可以同时包含入边