2019-12-09 Spark的了解

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Spark简介

Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎；
是一个实现快速通用的集群计算平台，是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架，用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
它扩展了广泛使用的MapReduce计算模型。高效的支撑更多计算模式，包括交互式查询和流处理。
spark的一个主要特点是能够在内存中进行计算，及时依赖磁盘进行复杂的运算，Spark依然比MapReduce更加高效。

Spark的优点

中间结果输出：：基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上，进行存储和容错。出于任务管道承接的，考虑，当一些查询翻译到MapReduce任务时，往往会产生多个Stage，而这些串联的Stage又依赖于底层文件系统（如HDFS）来存储每一个Stage的输出结果。
Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。

Spark四大特性

1、高效性：相比Hadooop，运行速度提升100倍。

Apache Spark使用最先进的DAG(有向无环图)调度程序，查询优化程序和物理执行引擎，实现批量和流式数据的高性能。

2、易用性：Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。

df = spark.read.json("logs.json")
df.where("age > 21").select("name.first").show()
'''Spark's Python DataFrame API
Read JSON files with automatic schema inference'''

3、通用性：Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。

4、兼容性：Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。

Spark构成

SparkCore：

将分布式数据抽象为弹性分布式数据集（RDD），实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩，并为运行在其上的上层组件提供API。

SparkSql：

Spark Sql 是Spark来操作结构化数据的程序包，可以让我使用SQL语句的方式来查询数据，Spark支持 多种数据源，包含Hive表，parquest以及JSON等内容。

SparkStreaming：

是Spark提供的实时数据进行流式计算的组件。

MLlib：

提供常用机器学习算法的实现库。

GraphX：

提供一个分布式图计算框架，能高效进行图计算。

BlinkDB：

用于在海量数据上进行交互式SQL的近似查询引擎。

Tachyon：

以内存为中心高容错的的分布式文件系统。

Spark架构图

Cluster Manager：在standalone模式中即为Master主节点，控制整个集群，监控worker。在YARN模式中为资源管理器
Worker节点：从节点，负责控制计算节点，启动Executor或者Driver。
Driver： 运行Application 的main()函数
Executor：执行器，是为某个Application运行在worker node上的一个进程

Spark的linux安装

https://blog.csdn.net/weixin_33754065/article/details/91464979