南京大学李传艺：Spark实践指南——数据处理与开发教程

本资源是一份关于云计算中的Apache Spark实践指南，由南京大学软件学院李传艺教授编撰，旨在帮助学习者深入理解Spark的基本原理，并通过实际操作掌握其开发流程。主要内容包括： 1. **理解Spark原理**：课程首先介绍Spark的核心概念，如分布式计算模型、内存计算的优势以及与Hadoop MapReduce的区别。Spark通过将数据加载到弹性分布式数据集(RDD，Resilient Distributed Datasets)上，提供高效的数据处理能力。 2. **开发环境与程序提交**：讲解如何搭建Spark开发环境，如安装Spark和配置相关依赖，以及如何编写和提交Spark程序。包括不同运行模式（本地模式、集群模式等）的选择和配置。 3. **内核讲解：RDD**： - RDD是Spark的核心抽象，它代表了一种只读、分区的分布式数据集。学习者会了解RDD的创建方式（如`parallelize()`、从文件系统读取如HDFS或MongoDB）、变换操作（map、filter、reduce等）以及持久化机制。 4. **工作机制：任务调度与资源分配**：深入剖析Spark的任务调度策略（如Data Locality、TaskScheduler等），以及如何合理分配计算资源，提高效率。 5. **Spark读取与存储**：介绍Spark与Hadoop生态系统中的数据交互，例如如何读取和保存数据到HDFS、MongoDB等存储系统，以及提供的各种数据格式支持，如`textFile()`、`saveAsXXXFile()`方法。 6. **进阶功能：Spark Streaming、Spark GraphX、Spark MLlib**： - Spark Streaming用于实时流处理，支持连续数据流的处理。 - Spark GraphX提供了图计算功能，适用于社交网络分析、推荐系统等场景。 - Spark MLlib则是机器学习库，涵盖了多种机器学习算法和工具。 7. **问题探讨：二次排序与归约**：在Spark的MapReduce过程中，问题1提到的“二次排序”指的是在reduce阶段对特定键值进行排序，这涉及到了数据的合并和排序算法在分布式环境下的优化。 这份资料通过实例演示和理论解释相结合的方式，帮助读者全面掌握Spark技术，无论是初学者还是进阶开发者都能从中受益匪浅。通过实践项目的深入探索，学习者将能更好地应对大数据处理中的挑战。