spark-2.4.3-bin-hadoop2-without-hive.tgz

Spark是Apache软件基金会下的一个开源大数据处理框架，以其高效、灵活和易用性著称。在给定的压缩包文件"spark-2.4.3-bin-hadoop2-without-hive.tgz"中，我们可以看到这是一份包含了Spark 2.4.3版本的二进制发行版，它基于Hadoop 2版本构建，但不包含Hive组件。以下是关于Spark和这个特定版本的详细知识点： 1. **Spark核心概念**： - Spark提供了一个统一的计算模型，支持批处理、交互式查询（Spark SQL）、流处理（Spark Streaming）和图计算（GraphX）等多种数据处理任务。 - Spark的核心是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset, RDD），这是一种容错的、可并行操作的数据结构。 - Spark通过内存计算提升性能，将数据缓存到内存中，避免了Hadoop MapReduce频繁的磁盘I/O。 2. **Spark 2.4.3 特性**： - 在这个版本中，Spark引入了许多性能优化和新特性，如DataFrame/Dataset API的改进，提供了更丰富的SQL功能。 - 支持了更多数据源，包括HDFS、Cassandra、HBase等，增强了对Apache Parquet和Apache ORC文件格式的支持。 - 引入了机器学习库MLlib的升级，支持更多的算法和模型优化。 - Spark SQL与DataFrame API的进一步融合，使得SQL查询和程序化处理更加无缝。 3. **Hadoop 2**： - Hadoop是分布式存储和计算的基石，Hadoop 2引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），提供资源管理和调度，允许在同一个集群上运行多种计算框架，如Spark。 - Hadoop 2的HDFS提供了更好的容错性和性能，支持HDFS Federation和HDFS High Availability。 4. **不包含Hive**： - Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，用于数据ETL（提取、转换、加载）和SQL查询。在这个版本中，Spark没有捆绑Hive，意味着用户需要单独安装和配置Hive，以便使用Spark进行Hive查询。 5. **部署与使用**： - 解压后，用户可以配置环境变量，设置SPARK_HOME，然后通过`bin/spark-shell`启动Spark交互式Shell，或者使用`bin/pyspark`启动Python Shell。 - 连接Hadoop集群时，需要正确配置`conf/spark-defaults.conf`中的相关参数，如`spark.master`（例如设置为yarn）和`spark.hadoop.conf`等。 - 使用DataFrame API进行数据处理，可以使用Scala、Java、Python或R语言。 6. **Spark与Hadoop集成**： - Spark可以通过Hadoop的配置文件连接到Hadoop集群，利用HDFS存储数据，通过YARN进行资源调度。 - 不包含Hive意味着用户需手动配置Spark连接到Hive Metastore，以便访问Hive表。 7. **性能调优**： - 调整executor数量、内存大小和CPU核心数可以优化性能。 - 使用Tungsten执行引擎的Code Generation功能，可以生成高效的字节码，提高执行效率。 - 使用动态资源分配可以在空闲时回收资源，提高集群利用率。 "spark-2.4.3-bin-hadoop2-without-hive.tgz"提供了Spark的一个完整运行环境，适用于需要高性能、低延迟数据处理的场景，同时用户可以根据自己的需求选择是否集成Hive，以实现更复杂的数据仓库和分析任务。