第8章-Spark内存计算框架---大数据基础
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大数据编程基础(Scala版)》第六章SparkSQL
6.1.2 程序主入口SparkSession
在启动进入spark-shell后，spark-shell默认提供了一个Spa rkSession对象，名称为spark，因此在进入spark-shell之后进行 各种数据操作，可以依据代码6-1声明创建一个SparkSession对 象，也可以直接使用spark-shell提供的默认的SparkSession对象， 即spark。
6.1.1 Spark SQL架构
Spark SQL与传统的DBMS的“查询优化器+执行器” 的架构较为相似，只不过其执行器是在分布式环境中实 现，并采用Spark作为执行引擎。Spark SQL的执行优化 器是Catalyst，其基于Scala语言开发的，可以灵活利用 Scala原生的语言特性扩展功能，奠定了Spark SQL的发展 空间。所有的Spark SQL语句最终都通过Catalyst解析、 优化生成可以执行的Java字节码。
Spark大数据编程基础（Scala版）
本章对Spark SQL进行了概述，包括架构、特点和程 序主入口等，以及Spark SQL的DataFrame编程抽象；然 后介绍了DataFrame与RDD的区别，从外部数据源创建 DataFrame的方法，以及RDD转换为DataFrame的两种方 法；再对DataFrame的Transformation操作、Action操作 和保存操作进行了介绍；最后用综合实例对整章内容进 行总结概括。
6.1.2 程序主入口SparkSession
SparkSession对象不仅为用户提供了创建Data Frame对象、读取外部数据源并转化为DataFrame 对象以及执行sql查询的API，还负责记录着用户希 望Spark应用在Spark集群运行的控制、调优参数， 是Spark SQL的上下文环境，是运行的基础。
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。
第8章 大数据技术及应用
第8章 大数据技术及应用
8.1 大数据应用概述 8.2 大数据的采集 8.3 大数据的存储与处理 课后习题八
第8章 大数据技术及应用
. 8.1 大数据应用概述
. 8.1.1 大数据的概念与意义
1. 大数据的概念 大数据(Big Data)指无法在一定时间范围内用常规软件 工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式 才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、 高增长率和多样化的信息资产，如购物网站的消费记录。这 些数据只有进行处理整合才有意义。
第8章 大数据技术及应用
8.3.2 大数据数据处理技术概述 大数据处理的流程主要包括四个环节：采集、导入(预
处理)、统计(分析)和挖掘。下面针对这四环节进行简单阐述。 1. 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端
(Web、App或传感器形式等)的数据，并且用户可以通过这 些数据库来进行简单的查询和处理工作。
1. 互联网大数据 互联网上的数据每年增长50%，每两年便将翻一番。互 联网数据中心(Internet Data Center，IDC)预测，到2020年， 全球将总共拥有35 ZB的数据量。
第8章 大数据技术及应用
2. 政务大数据 政务大数据是政府部门在对整个社会活动进行管理的过 程中产生并使用的各类巨量数据，包括工业数据、农业数据、 工商数据、纳税数据、环保数据、海关数据、土地数据、房 地产数据、气象数据、金融数据、信用数据、电力数据、电 信数据、天然气数据、自来水数据和道路交通数据等各种数 据以及针对个人的人口、教育、收入、安全刑事案件、出入 境数据、旅游数据、医疗数据、教育数据和消费数据等各种 数据。
第8章 大数据技术及应用 课后习题八
《Spark大数据编程基础(Scala版)》第八章 Spark GraphX
8.1 GraphX简介
（2）操作层：在抽象类Graph及其实现类GraphImpl两个 类中定义了构建图操作、转换操作、结构操作、聚合操作和 缓存操作等；另外，在GraphOps类中也实现了图基本属性操 作和连接操作等。Graph类是最重要的一个类，也是一个抽象 类，Graph类中一些没有具体实现的内容是由GraphImpl完成， GraphOps是一个协同工作类。
8.2.2 GraphX图分割
GraphX支持边上的4种不同的Partition（分区）策略： （1）RandomVertexCut：边随机分布; （2）CanonicalRandomVertexCut：要求两个顶点间 如果有多条边则分在同一分区中; （3）EdgePatition1D：从一个顶点连出去的边在同一 分区; （4）EdgePatition2D：边通过元组(srcId,dstId)划分 为两维的坐标系统。
8.1 GraphX简介
GraphX是一个分布式图处理框架，基于Spark平台提供对图 计算和图挖掘简洁易用而丰富多彩的接口，满足了大规模图处 理的需求。与其他的图处理系统和图数据库相比，基于图概念 和图处理原语的GraphX，优势在于既可以将底层数据看成一个 完整的图，也可以对边RDD和顶点RDD使用数据并行处理原语。
8.1 GraphX简介
精品课件-云计算与大数据-第8章 Hadoop和Spark平台
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署
8.2.3 Hadoop部署 3、完全分布式模式 • 完全分布式模式将构建一个Hadoop集群，实现真正的分布式。
其体系结构由两层网络拓扑组成，形成多个机架（Rack）， 每个机架会有30~40台的机器，这些机器共享具有GB级别带 宽的网络交换机。 • 在配置Hadoop时，配置文件分为两类： (1) 只 读 类 型 的 默 认 文 件 ： core-default.xml 、 hdfsdefault.xml、mapred-default.xml、mapred-queues.xml (2) 定 位 （ site-specific ） 设 置 ： core-site.xml 、 hdfssite.xml、mapred-site.xml、mapred-queues.xml
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署
8.2.1 Hadoop的组成 3、Flume数据收集工具 • Flume
的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系 统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提 供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制） 的能力。
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署 8.2.1 Hadoop的组成
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署
8.2.1 Hadoop的组成 1、Sqoop数据库同步工具 • Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个第三方
模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发 人员能够更快速的迭代开发，Sqoop独立成为一个Apache项 目。它主要用于在Hadoop与传统的数据库等之间进行数据的 传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL、Oracle、 Postgres等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将 HDFS的数据导入到关系型数据库中。
大数据导论智慧树知到答案2024年商丘工学院
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
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
《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讲解课件
Spark通过提供丰富的Scala, Java，Python API及交互式 Shell来提高可用性。
Spark的适用场景：
Spark立足于内存计算，从而不再需要频繁的读写 HDFS，这使得Spark能更好的适用于：
(1) 迭代算法，包括大部分机器学习算法Machine Learning和比如PageRank的图形算法。
RDD(Resilient Distributed Dataset)
RDD是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用， 实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象 实现。RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不 可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式 对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化的。RDD可 以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果， 都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入， 省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。这对于迭代运算 比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说，效率提 升比较大。
Shark(Hive SontreSapmairnkg)：(Spark):Spark Shark基本上S就tre是a在miSngp是ark构的建在Spark上
Apache Spark组件图 Bagel(pregel on spa框rk架)：基B础ag上el是提的供处和理H实iv时e一数样据的框架。其 基于Spark的轻的量H级ive的QL命基令本接原口理。是可将以S理tream数据分 Pregel(Pregel是Goo解gl为e鼎Sh鼎a有rk 名O成n小Sp的a时rk，间就片是段（几秒）， 的图计算框架)的Hi实ve现O。n Had以oo类p，似两ba者tc地h批位处理的方式 是一样的来。处理小部分数据。
第八章-02-GraphFrames简介
小结：图的重要概念机器学习的一般流程机器学习的 一般流程：
01 GraphFrames简介
DATA
02 GraphFrames库的优点
DATA
03 使用GraphFrames库
DATA
谢谢观看
使用GraphFrames库
或者使用SparkConf的spark.jars.packages属性指定依赖包：
from pyspark import SparkConf conf = SparkConf().set('spark.jars.packages' ,'graphframes:graphframes:0.5.0-spark2.1-s_2.11')
——基于DataFrame的GraphFrames
图计算框架
Pregel
Google内部的分布
01
式图计算框架
Giraph
02
运行在Hadoop之上的类
PowerGraph
一个支持异步执行方式、利用
Pregel图计算框架
03
共享内存的并行图计算框架
Graphx
04
Spark平台下，面向大规
模图计算的组件
保存和载入图模型
02
OPTION
03
OPTHale Waihona Puke ON强大的查询功能01
OPTION
多语言支持
使用GraphFrames库
目前GraphFrames库还没有并入Spark项目中，使用该库时，要安装GraphFrames包：
$pyspark --packages graphframes:graphframes:0.5.0-spark2.1-s_2.11
Spark编程基础Python版-第8章-Spark-MLlib
8.2.2 流水线工作过程
• 流水线的各个阶段按顺序运行，输入的DataFrame在 它通过每个阶段时被转换
《Spark编程基础(Python版)》
8.2.2 流水线工作过程
值得注意的是，流水线本身也可以看做是一个估计器。在 流水线的fit（）方法运行之后，它产生一个PipelineModel， 它是一个Transformer。 这个管道模型将在测试数据的时 候使用。 下图说明了这种用法。
《Spark编程基础(Python版)》
8.1.3 Spark 机器学习库MLlib
•需要注意的是，MLlib中只包含能够在集群上运行良好 的并行算法，这一点很重要 •有些经典的机器学习算法没有包含在其中，就是因为它 们不能并行执行 •相反地，一些较新的研究得出的算法因为适用于集群， 也被包含在MLlib中，例如分布式随机森林算法、最小交 替二乘算法。这样的选择使得MLlib中的每一个算法都适 用于大规模数据集 •如果是小规模数据集上训练各机器学习模型，最好还是 在各个节点上使用单节点的机器学习算法库（比如Weka）
《Spark编程基础(Python版)》
8.2.1 机器学习流水线概念
Transformer：翻译成转换器，是一种可以将一个 DataFrame转换为另一个DataFrame的算法。比如一个模 型就是一个 Transformer。它可以把一个不包含预测标签 的测试数据集 DataFrame 打上标签，转化成另一个包含 预测标签的 DataFrame。 技术上，Transformer实现了一个方法transform()，它通 过附加一个或多个列将一个DataFrame转换为另一个 DataFrame
《Spark编程基础(Python版)》
Spark基本概念及入门
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
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。
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。
SPARK课件程介绍
04
Spark 的 API 比 Hadoop 的 API 更易用，且 Spark 支持多种语言（如 Scala、Python、Java、R 等）， 而 Hadoop 主要支持 Java。
Spark 与 Flink 的比较
Spark 和 Flink 都是流处理框架，但 Flink 提供了更低延迟的流处理能力。
包括分类、回归、聚类、 协同过滤等常见的机器 学习任务。
MLlib还提供了特征提 取、转换和评估等工具， 以及一些常用的数据处 理技术，如特征选择和 特征转换。
MLlib支持分布式计算， 可以处理大规模数据集， 并且提供了良好的可扩 展性和性能。
04 Spark 优化与调优
Spark 性能优化
优化数据分区
Spark SQL支持多种数据源， 如CSV、JSON、Parquet、 ORC等，使得它能够处理各 种类型的数据。
Spark DataFrame
01
02
03
04
Spark DataFrame是Spark中 用于处理结构化数据的核心
数据结构。
它是一个分布式的数据表， 可以包含多种数据类型，如 整数、浮点数、字符串等。
通过合理的数据分区，减少数据倾斜，提高 计算效率。
优化数据序列化
启用缓存
对于频繁访问的数据，启用缓存机制，减少 重复计算。
选择高效的数据序列化方式，降低序列化和 反序列化开销。
02
01
使用压缩
对数据进行压缩，减少磁盘和网络IO开销。
04
03
Spark 资源调优
A
调整executor数量
根据集群资源情况，合理分配executor数量， 提高并行度。
Spark 提供了一个统一的编程模型，支持多种编程语言 ，包括 Scala、Java、Python 和 R。
大数据Spark实时处理--架构分析
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。
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Spark的调度机制
初始化SparkContext对象需要传递两个参数： （1）集群URL：为Spark指定需要连接的集群，如果使用的是local值，可以让 Spark运行在单机单线程上而无需连接到集群； （2）应用名：在Spark中运行的应用程序的名字，当连接到一个集群时，这个值 可以帮助用户在集群管理器的用户界面中找到自己的应用。
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Spark的调度机制
RDD的Action操作触发Job的提交，提交到Spark中的Job生成RDD DAG（RDD 有 向无环图），由DAGScheduler转换为Stage DAG，每个Stage中产生相应的Task集 合，TaskScheduler将任务分发到Executor执行。
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Spark的调度机制
Spark应用（Application）是用户提交的应用程序，执行模式有Local、Standalone、 YARN、Mesos。根据Spark Application的Driver Program是否在集群中运行，Spark 应用的运行方式又可以分为Cluster模式和Client模式。
应用的基本组件如下： • Application • Driver Program • RDD Graph • Job • Stage • Task
RDD的持久化
由于Spark RDD是惰性求值的，因此，当需要多次使用同一个转换完的RDD时， Spark会在每一次调用行动操作时去重新进行RDD的转换操作，这样频繁的重算 在迭代算法中的开销很大。 为了避免多次计算同一个RDD，可以用persist()或cache()方法来标记一个需 要被持久化的RDD，一旦首次被一个行动（Action）触发计算，它将会被保留 在计算结点的内存中并重用。
第8章 Spark分布式内存计算框架
大数据项目组
2018年7月
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目录
Spark简介 Spark的编程模型 Spark的调度机制 Spark生态圈其他技术 Zeppelin：交互式分析Spark数据
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Spark简介
Spark是一种基于内存的、用以实现高效集群计算的平台。准确地讲，Spark是一 个大数据并行计算框架，是对广泛使用的MapRedu调度机制
Spark应用转换流程：
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Spark的调度机制
在Spark应用提交之后，Spark启动调度器对其进行调度。从整体上看，调度 可以分为四个级别： • Application调度 • Job调度 • Stage的调度 • Task的调度
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目录
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Spark的编程模型
RDD上的操作 转换（Transformation）操作：将一个RDD转换为一个新的RDD。
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RDD上的操作
行动（Action） 操作：行动操 作会触发Spark 提交作业，对 RDD进行实际 的计算，并将 最终求得的结 果返回到驱动 器程序，或者 写入外部存储 系统中。
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Spark的编程模型
核心数据结构RDD Spark将数据抽象成弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，
RDD），RDD实际是分布在集群多个节点上数据的集合，通过操作RDD对 象来并行化操作集群上的分布式数据。 RDD有两种创建方式
（1）并行化驱动程序中已有的原生集合； （2）引用HDFS、HBase等外部存储系统上的数据集。
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Spark的调度机制
每个Spark应用都由一个驱动器程序来发起集群上的各种并行操作。驱动器程序 通过SparkContext对象来访问Spark，这个对象代表对计算集群的一个连接，shell 在启动时会自动创建一个叫作sc变量的SparkContext对象。
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RDD计算工作流
RDD计算的具体流程如下。 输入：定义初始RDD，数据在Spark程序运行 时从外部数据空间读取进入系统，转换为 Spark数据块，形成最初始的RDD； 计算：形成RDD后，系统根据定义好的Spark 应用程序对初始的RDD进行相应的转换操作 形成新的RDD；然后，再通过行动操作，触 发Spark驱动器，提交作业。如果数据需要复 用，可以通过cache操作对数据进行持久化操 作，缓存到内存中； 输出：当Spark程序运行结束后，系统会将最 终的数据存储到分布式存储系统中或Scala数 据集合中。
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Spark生态圈其他技术
1．Spark SQL简介 Spark SQL提供在大数据上的SQL查询功能，是Spark用来操作结构化数据和 半结构化数据的模型。结构化数据，是指存放数据的记录或文件带有固定的 字段描述，Excel表格和关系型数据库中的数据都属于结构化数据。而半结构 化数据，则是不符合严格数据模型结构的数据，但也带有一些数据标记，如 XML文件和JSON文件都是常见的半结构化数据。
2．Spark Streaming简介 在一些大数据场景中，会有大量的实时数据产生，如电商用户的购买记录、 搜索引擎中的搜索记录等。这些数据的分析反馈往往需要很高的实时性，所以 采用传统MapReduce或者Spark的处理方式（被称为批量处理）分析这些数据时 实时性不够，就需要采用一种被称作流式计算的方式，及时地处理小批量的数 据。
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Spark简介
促进Apache Spark迅速成长为大数据分析核心技术的主要原因有以下几个。
• 轻量级快速处理 • 易于使用、支持多语言 • 具有良好的兼容性 • 活跃和不断壮大的社区 • 完善的生态圈 • 与Hadoop的无缝连接
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