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大数据处理框架:Spark:Spark基础架构与原理.docx
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大数据处理框架:Spark:Spark 基础架构与原理
1 Spark 概述
1.1 1 Spark 的历史与发展
Spark 是由加州大学伯克利分校的 AMPLab 开发的一个开源集群计算框架,
最初由 Matei Zaharia 在 2009 年作为他的博士项目的一部分创建。Spark 的设计
目标是提供一个比 Hadoop MapReduce 更快、更通用的数据处理平台。2010 年,
Spark 成为了 Apache 的孵化项目,并在 2014 年 2 月正式成为 Apache 的顶级项
目。自那时起,Spark 社区迅速壮大,吸引了来自全球的开发者和贡献者,不断
推动 Spark 的功能和性能边界。
1.1.1 版本演进
Spark 的版本从最初的 0.1.0 发展到目前的 3.x,每一次版本更新都伴随着性
能优化和新功能的添加。例如,Spark 2.0 引入了 Dataset API,结合了 RDD 和
DataFrame 的优点,提供了更丰富的数据处理能力。Spark 3.0 则进一步优化了
SQL 引擎,增强了流处理能力,并引入了新的机器学习库。
1.2 2 Spark 的核心特性
1.2.1 弹性分布式数据集(RDD)
RDD 是 Spark 的核心数据结构,是一个不可变的、分布式的数据集合。RDD
支持两种操作:转换(Transformation)和行动(Action)。转换操作会创建一个
新的 RDD,而行动操作则会触发计算并将结果返回给驱动程序。
1.2.1.1 示例代码
#
创建一个
RDD
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "First App")
#
从本地文件系统读取数据
lines = sc.textFile("data.txt")
#
转换操作:将每一行数据转换为单词
words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))
#
行动操作:计算单词的总数
2
count = words.count()
print(count)
1.2.2 DataFrame
DataFrame 是 Spark SQL 中的数据结构,它是一个分布式的、具有命名列的
数据表。DataFrame 提供了 SQL 查询的便捷性,同时保持了 RDD 的性能优势。
1.2.2.1 示例代码
#
创建
DataFrame
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('DataFrame Example').getOrCreate()
data = [(1, 'John', 22), (2, 'Jane', 24), (3, 'Mike', 28)]
columns = ['ID', 'Name', 'Age']
df = spark.createDataFrame(data, columns)
#
执行
SQL
查询
df.createOrReplaceTempView('people')
result = spark.sql('SELECT * FROM people WHERE Age > 24')
result.show()
1.2.3 Spark SQL
Spark SQL 是 Spark 的模块之一,用于处理结构化数据。它提供了 SQL 查询
接口,同时支持 DataFrame 和 Dataset API。
1.2.4 Spark Streaming
Spark Streaming 是 Spark 的流处理模块,可以处理实时数据流。它将流数据
切分为小批量的数据,然后使用 Spark 的核心引擎进行处理。
1.2.5 MLlib
MLlib 是 Spark 的机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具,支持数
据预处理、模型训练和评估。
1.2.6 GraphX
GraphX 是 Spark 的图处理模块,用于处理大规模的图数据。它提供了图的
构建、查询和更新功能,以及一些图算法。
3
1.3 3 Spark 与 Hadoop 的比较
1.3.1 性能
Spark 通过内存计算和 DAG 调度机制,提供了比 Hadoop MapReduce 更高的
处理速度。在迭代计算和交互式查询场景下,Spark 的性能优势尤为明显。
1.3.2 易用性
Spark 提供了统一的 API,支持多种数据处理模式,如批处理、流处理和机
器学习。这使得 Spark 比 Hadoop 更易于使用和开发。
1.3.3 生态系统
虽然 Hadoop 拥有庞大的生态系统,但 Spark 也逐渐构建了自己的生态系统,
包括 Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX 等模块,涵盖了数据处理的
各个方面。
1.3.4 存储
Hadoop 主要依赖于 HDFS 进行数据存储,而 Spark 可以与多种存储系统集
成,如 HDFS、Cassandra 和 HBase 等,提供了更灵活的数据存储选项。
1.3.5 总结
Spark 以其高性能、易用性和丰富的生态系统,在大数据处理领域迅速崛起,
成为与 Hadoop 并驾齐驱的框架。它不仅适用于批处理和流处理,还广泛应用
于机器学习和图处理等场景,是现代大数据处理的首选工具之一。
2 Spark 基础架构
2.1 1 Spark 的组件介绍
2.1.1 Spark Core
Spark Core 是 Spark 框架的核心组件,提供了基础的并行计算框架,包括任
务调度、内存管理、容错恢复、与存储系统交互等功能。它是构建所有其他
Spark 组件的基础,如 SQL、Streaming、MLlib 和 GraphX。
2.1.2 Spark SQL
Spark SQL 是用于处理结构化和半结构化数据的组件,它提供了 DataFrame
和 Dataset API,可以处理各种数据源,包括 JSON、XML、CSV、Parquet、Avro
4
等。同时,它还支持 SQL 查询语言,使得数据处理更加灵活和高效。
2.1.3 Spark Streaming
Spark Streaming 是 Spark 处理实时数据流的组件,它能够以微批处理的方
式处理实时数据流,将流数据切分为一系列小的批处理数据,然后使用 Spark
Core 的并行处理能力进行处理。
2.1.4 MLlib
MLlib 是 Spark 的机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具,包括分
类、回归、聚类、协同过滤、降维等。它还提供了数据预处理、模型评估和模
型保存等功能,使得机器学习任务在大数据环境下更加高效。
2.1.5 GraphX
GraphX 是 Spark 的图处理组件,它提供了基于图的并行计算框架,可以处
理大规模的图数据。GraphX 提供了图的构建、查询、更新和分析等功能,使得
图数据的处理更加简单和高效。
2.2 2 Spark 的运行模式
2.2.1 Standalone 模式
这是 Spark 自带的运行模式,适用于小型集群。在 Standalone 模式下,集
群由一个 Master 节点和多个 Worker 节点组成。Master 节点负责任务的调度和
资源的分配,Worker 节点负责执行任务。
2.2.2 YARN 模式
YARN 是 Hadoop 的资源管理器,Spark 可以运行在 YARN 之上,利用 YARN
进行资源管理和任务调度。这种模式下,Spark 可以与 Hadoop 的其他组件共享
资源,提高了资源的利用率。
2.2.3 Mesos 模式
Mesos 是 Apache 的一个开源项目,它是一个集群操作系统内核,可以运行
在各种类型的集群上。Spark 可以运行在 Mesos 之上,利用 Mesos 进行资源管
理和任务调度。
2.2.4 Local 模式
这是 Spark 的本地运行模式,适用于单机环境。在 Local 模式下,Spark 的
所有任务都在本地机器上执行,不涉及网络通信和资源分配。
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