Apache Spark：核心概念与实战入门

"day01_spark核心概念.pdf"文件主要介绍了Apache Spark这一强大的大数据处理框架的基础知识。Spark被设计为一个快速、通用且可扩展的计算引擎，特别适用于大规模数据处理，包括批处理、实时流计算、机器学习和图计算等多个领域。 首先，我们了解到Spark的历史，它起源于Yahoo!的项目，后来成为Apache软件基金会的一部分。Spark官网地址是<http://spark.apache.org/>，提供了英文和中文文档资源，英文文档链接为<https://spark.apache.org/docs/2.3.0>，中文文档则可以在<https://spark-reference-doc-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest/>获取。下载Spark的资源可以从<https://archive.apache.org/dist/spark/>获取。 Spark的核心概念包括： 1. **弹性分布式数据集（RDD，Resilient Distributed Datasets）**：Spark的主要抽象，是一种容错的数据结构，可以进行高效的操作，支持各种数据处理任务。 2. **DataFrame和Dataset**：Spark SQL提供了DataFrame和Dataset两种数据处理模型，DataFrame更易读易写，而Dataset提供更严格的类型检查和性能优化。 3. **Spark Streaming**：用于实时流处理，可以处理来自各种数据源的实时数据流，进行持续的计算。 4. **MLlib**：机器学习库，包含了大量的监督和非监督学习算法，支持数据挖掘和预测分析。 5. **GraphX**：图计算模块，用于处理图数据结构，执行图算法和分析。 6. **集群管理组件**：Master负责全局资源管理和协调，Worker节点处理具体任务，Executor执行作业，Driver负责任务调度和结果收集，Task是Executor上的具体操作单元，Job是一组相关的Task，Stage是任务的逻辑划分。 在使用Spark时，例如在IntelliJ IDEA中编写WordCount示例，你需要： 1. 配置Maven仓库：确保本地仓库设置正确，支持Spark的依赖下载。 2. 安装Scala：选择适合的Scala版本（如2.11.8），配置环境变量并验证安装。 3. 创建Maven项目：在IDEA中初始化一个新的Maven项目。 4. 安装Scala插件：以便IDEA支持Scala开发。 5. 添加Scala框架和依赖：通过Maven插件添加Scala支持，并确保所选版本与项目兼容。 6. 创建`SparkContext`：Spark程序的起点，通过`SparkConf`配置应用程序的参数和配置信息。 "day01_spark核心概念.pdf"文档涵盖了Spark的起源、架构组件、关键模块以及在实际开发中的配置和使用方法，对于理解Spark的基础理论和实践操作至关重要。