hadoop中spark基本介绍

Spark是一个基于内存计算的快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，可与Hadoop集成并在其生态系统中发挥重要作用。以下是其基本介绍：

 

特点

 

- 快速：基于内存计算，能将中间结果缓存在内存中，避免频繁读写磁盘，大大提高处理速度。同时采用了优化的执行计划和高效的调度算法。

 

- 易用：提供了丰富的API，支持Java、Scala、Python和R等多种编程语言，方便开发者进行数据处理和分析。

 

- 通用：不仅可以进行批处理，还能支持交互式查询、流计算、机器学习、图计算等多种计算模式，是一个多用途的大数据处理平台。

 

- 可扩展：能够轻松地扩展到大规模集群上运行，通过增加节点可以线性地提高计算能力，以处理海量的数据。

 

核心架构

 

- Driver Program：负责创建SparkContext，定义RDD（弹性分布式数据集）操作，并将任务发送到集群中执行。

 

- SparkContext：是Spark应用程序的入口点，负责与集群管理器（如Hadoop YARN）进行通信，管理集群资源，创建RDD、累加器和广播变量等。

 

- RDD：是Spark的核心数据结构，代表一个不可变的、可分区的、分布式的数据集。RDD支持两种操作：转换（如map、filter等）和行动（如count、collect等）。

 

- Executor：是在工作节点上启动的进程，负责执行任务并将结果返回给Driver。每个Executor都有自己的内存空间，用于缓存RDD数据和执行任务。

 

运行模式

 

- Standalone：独立运行模式，Spark集群自己管理资源，不依赖其他集群管理器。

 

- YARN：与Hadoop的YARN集成，由YARN负责资源管理和调度，Spark应用程序作为YARN的一个应用运行在集群上。

 

- Mesos：与Mesos集群管理器集成，Mesos负责管理集群资源，为Spark应用程序分配资源。

 

应用场景

 

- 批处理：可高效处理大规模的批数据，如ETL（提取、转换、加载）操作、数据仓库的构建等。

 

- 交互式查询：支持快速的交互式查询，用户可以在命令行或笔记本环境中实时查询和分析数据。

 

- 流计算：通过Spark Streaming可以处理实时流数据，实现