spark介绍及分析.docx
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2024-03-08
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spark 介绍及分析
Apache Spark（简称 Spark）是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架。它提供了高
层次的 API，支持 Java、Scala、Python 和 R 等多种编程语言，以及用于 SQL 查询的 Spark
SQL、机器学习的 MLlib、图处理的 GraphX 等扩展库。以下是有关 Apache Spark 的一些关键
概念和特性：
### 关键概念：
1. **弹性分布式数据集（RDD）：**
- RDD 是 Spark 的基本抽象，代表一个不可变、可分区、可并行计算的数据集。RDD 可以
在集群上进行分布式计算。
2. **数据流处理：**
- Spark 提供了弹性分布式数据流（DStream）用于实时数据处理。它是以微批处理的方
式实现的，使得 Spark 可以同时处理批处理和实时处理。
3. **DataFrame 和 Dataset：**
- DataFrame 和 Dataset 是 Spark 2.0 之后引入的抽象概念，提供了更高层次的 API，类似
于传统数据库中的表格。它们支持结构化数据的处理和查询。
4. **Spark SQL：**
- Spark SQL 提供了一种用于在 Spark 中执行结构化数据处理的接口。它支持使用 SQL 查
询数据，也可以通过 DataFrame API 进行编程。
5. **MLlib：**
- MLlib 是 Spark 中的机器学习库，提供了各种机器学习算法和工具，包括分类、回归、
聚类、协同过滤等。
6. **GraphX：**
- GraphX 是 Spark 的图处理库，支持图计算和图分析。它提供了图的构建、变换和运算
的 API。
### Spark 的特性：
1. **快速性：**
- Spark 使用内存计算，通过在内存中缓存数据来提高计算性能。它还支持迭代式计算，
适用于迭代算法的高效执行。
2. **容错性：**
- Spark 具有强大的容错机制，通过 RDD 的不可变性和血统信息，可以在节点故障时恢复
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