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。Hadoop MapReduce的Job将中间输出和结果存储在HDFS中，读写HDFS造成磁盘IO成为瓶颈。Spark允许将中间输出和结果存储在内存中，节省了大量的磁盘IO。同时Spark自身的DAG执行引擎也支持数据在内存中的计算。Spark官网声称性能比Hadoop快100倍。即便是内存不足需要磁盘IO，其速度也是Hadoop的10倍以上。
Spark数据分析基础是现代大数据处理领域的一个重要话题，它在应对实时大数据应用的需求上表现出显著的优势。相较于传统的Hadoop MapReduce框架，Spark通过内存计算技术显著提升了处理效率。
1. Spark的作用：
- **替代Hadoop实现大数据离线分析统计**：Spark能够处理大规模的数据集，而且在处理速度上优于Hadoop，尤其适用于需要反复迭代的计算任务。
- **提升大数据处理速度**：Spark的核心特性是其内存计算，它可以将中间结果存储在内存中，避免了频繁的磁盘读写，极大地降低了数据处理的时间成本。
- **多功能支持**：Spark不仅支持SQL查询，还具备流式计算和图计算的能力，并且内置了机器学习库MLlib，提供了对Java、Python、Scala、R等多种编程语言的API，增强了易用性和灵活性。
2. Spark的特点：
- **快速处理能力**：Spark的设计目标就是高速度，它通过内存计算技术实现了比Hadoop快100倍的性能，即使在内存不足的情况下，仍能保持比Hadoop至少快10倍的速度。
- **易于使用**：Spark的API设计直观，易于理解和开发，同时提供了交互式的Spark Shell，便于用户进行快速测试和调试。
- **支持查询**：Spark SQL允许用户以SQL的方式处理数据，降低了非专业程序员的学习曲线。
- **支持流式计算**：Spark Streaming可以处理实时数据流，为实时分析和快速反应提供可能。
- **可用性高**：Spark的容错机制确保了在节点故障时的数据完整性，提高了整体系统的稳定性。
3. Spark的生态：
- Spark的生态系统包括多个组件，如Spark Core（核心计算引擎）、Spark SQL（结构化数据处理）、Spark Streaming（流处理）、Spark GraphX（图计算）以及MLlib（机器学习库）等，这些组件共同构建了一个全面的大数据处理平台。
4. Spark的基本架构：
- Spark采用Master-Worker模式，由一个或多个ApplicationMaster和多个Worker Node组成，Worker Node负责执行计算任务，而ApplicationMaster负责调度任务。
5. Spark的运行原理：
- Spark的任务调度和执行基于DAG（有向无环图），任务会被拆分成更小的Task，然后在集群中并行执行。
- 与Hadoop的MapReduce相比，Spark通过RDD（弹性分布式数据集）和Stage的概念优化了计算流程，减少了磁盘I/O。
6. Spark的运行环境配置：
- 配置包括设置Master节点，配置Worker节点，设定内存和CPU资源分配，以及安装和配置必要的依赖，如Hadoop客户端等，以确保Spark能在一个高效稳定的环境中运行。
了解和掌握Spark的基础知识对于进行大数据分析至关重要，它可以帮助我们更快速、更有效地处理和理解海量数据，从而在业务决策和洞察力方面取得优势。
