大数据之spark——1入门（概念、环境搭建与部署）

雨点打透心脏的1/2处 2022-10-12 12:23 164阅读 0赞

# 1 Spark概述 #

## 1.1 Spark是什么 ##

Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。（没有存储功能）

## 1.2 Spark and Hadoop ##

Spark是用Scala语言开发的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。  
Spark Core中提供 了Spark最基础和最核心的功能。  
Spark SQL是Spark用来操作结构化数据的组件，通过Spark SQL，用户可以使用SQL或者Apache Hive的SQL方言（HQL）来查询数据。  
Spark Streaming 是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。

一次性数据计算：框架在处理数据的时候，会从存储设备中读取数据，进行逻辑操作，然后将处理的结果重新存储到介质中。

Spark是一个分布式数据快速分析项目，核心技术是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets），提供了比MapReduce丰富的模型，可以快速在内存中对数据集进行多次迭代，来支持复杂的数据挖掘算法和图形计算算法。  
Spark与Hadoop的根本差异是多个作业之间的数据通信问题：Spark多个作业之间数据通信基于内存，Hadoop是基于磁盘。

SparkTask的启动时间快，Spark采用fork线程的方式，Hadoop采用创建新的进程的方式。

spark只有在shuffle的时候将数据写入磁盘，而Hadoop中多个MR作业之间的数据交互都要依赖于磁盘交互。

Spark的缓存机制比HDFS更高效。

在绝大多数数据计算场景中，spark确实会比MapReduce更有优势，但是Spark是基于内存的，所以在实际的生产环境中，由于内存的限制，可能会由于内存资源足够导致Job执行失败，此时MapReduce其实是一个更好的选择。

# 1.3 Spark 核心 #

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spark core是整个框架的核心，其他功能模块是基于spark core来完善的。  
spark sql是spark操作结构化数据的模块。  
spark streaming是操作流数据的模块。  
spark mllib是操作机器学习的。  
spark GraphX 是对图形挖掘计算的模块。

# 2 Spark快速上手 #

## 2.1 创建Maven项目 ##

# 3 Spark运行环境 #

Spark作为一个数据处理框架和计算引擎，在国内工作中主流的运行环境为Yarn，容器式环境也在慢慢流行。

## 3.1 Local模式 ##

不需要其他任何节点资源，在本地执行Spark代码的环境，一般用于教学、调试

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