"Spark应用开发详解，涵盖了Spark的基础介绍、编程模型、运行模式、开发环境以及配置详解等内容，适合对大数据处理感兴趣的开发者学习。"
在大数据处理领域，Apache Spark以其高效、易用和灵活性赢得了广泛的关注。这篇 Spark 应用开发详解深入介绍了Spark的核心组件和编程模型，帮助开发者理解和应用Spark进行大数据分析。
1. Spark基础介绍：
- Spark概述：Spark是一个分布式计算框架，提供内存计算以提高大数据处理速度，支持批处理、交互式查询（通过Spark SQL）、流处理（Spark Streaming）以及图计算（GraphX）等多种计算模型。
- SparkCore技术：Spark Core是Spark的基础，提供弹性分布式数据集（RDD）的概念，是Spark所有功能的基础。
- SparkStreaming：用于实时数据处理，基于微批处理，提供高吞吐量且容错性强的数据流处理。
- SparkGraphX：用于图数据处理，提供了一种高效的图计算API。
- MLlib：Spark的机器学习库，提供了各种机器学习算法和工具。
- Tachyon：一个内存中的文件系统，支持跨集群的数据共享，提高数据访问速度。
- BlinkDB：用于快速查询大规模数据的不精确查询系统。
- Akka：Spark依赖的并行和分布式系统框架，提供可靠的消息传递机制。
2. Spark常见术语：
- Application：Spark应用，由一个Driver Program和多个Executor组成。
- SparkContext：Spark应用的入口点，负责与Cluster Manager通信。
- Driver Program：运行用户代码，创建SparkContext，定义任务逻辑。
- Executor：在集群中运行任务的进程，负责执行任务和存储中间结果。
- Cluster Manager：调度和管理集群资源，如Standalone、Mesos或YARN。
- Worker Node：Spark集群中的节点，运行Executor。
- Task：运行在Executor上的最小计算单元。
- Job：一系列Stage组成的任务，对应用户的一个操作序列。
- Stage：由一系列不可再分割的任务组成，是数据分区和shuffle的边界。
- RDD：弹性分布式数据集，Spark的核心抽象，表示不可变的、分区的数据集合。
- DAGScheduler：将用户操作转化为Stage的调度器。
- TaskScheduler：负责Task的具体调度。
- Transformation/Action：Transformation操作产生新的RDD，Action操作触发计算。
3. Spark运行模式：
- Standalone模式：Spark自带的集群管理器，简单易用。
- Spark on Mesos：在Mesos集群上运行Spark，灵活利用资源。
- Spark on YARN：在Hadoop的YARN上运行Spark，兼容Hadoop生态。
4. Spark开发环境：
- ScalaIDE for Eclipse：用于Scala开发的Eclipse插件，适用于Spark的Scala应用开发。
- JavaIDE for Eclipse：Eclipse配合相关插件可用于Java开发Spark应用。
5. SparkConf配置详解：
- 动态加载Spark属性：可以在运行时动态设置或修改Spark配置。
- 查看Spark属性：通过SparkConf对象可以获取和查看Spark应用的配置信息。
这篇文档还详细讲解了Spark在不同运行模式下的部署方式、配置选项，以及如何使用Scala和Java进行Spark应用开发，对于希望深入理解Spark的开发者来说，是一份宝贵的参考资料。
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