Apache Spark研究报告:Spark的前发展和相关概念介绍
需积分: 0 174 浏览量
更新于2024-01-03
收藏 1.2MB PDF 举报
"Apache Spark研究报告一;2. Spark前发展应情况
在"Apache Spark研究报告一"中,我们介绍了Apache Spark作为一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架的概述。Spark最早是在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一。
Spark是基于MapReduce计算模型的扩展,并且支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集时,速度是非常重要的,因为它决定了能否进行交互式的数据操作,而不需要等待数分钟甚至数小时。Spark的一个主要特点就是能够在内存中进行计算,因此比MapReduce更快。即使是必须在磁盘上进行的复杂计算,Spark依然比MapReduce更高效。
Spark适用于各种原先需要多种不同的分布式平台的场景,包括批处理、迭代算法、交互式查询和流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算,Spark使我们可以简单且低耗地把各种处理流程整合在一起。这样的组合,在实际的数据分析过程中非常有用。
接下来,我们将重点介绍Spark的相关概念。
4. Spark相关概念介绍
在Spark中,最核心的概念是弹性分布式数据集(RDD)。RDD代表了一个可以分布在集群中多台机器上的不可变、可分区、可并行操作的数据集合。RDD可以通过从其他RDD进行转换操作来创建,这些转换操作可以是类似于map、filter和reduce等函数式编程的操作。
RDD具有两种类型的操作:转换操作和行动操作。转换操作是对一个RDD进行变换,生成一个新的RDD,而行动操作是对RDD执行计算并返回结果。在Spark中,RDD的惰性求值策略使得可以进行更有效的计算。
另一个重要的概念是Spark上下文(SparkContext),它是用户创建和操作RDD的主要入口点。用户通过在SparkContext上调用各种函数来创建、转换和行动RDD。
Spark还提供了一些高级功能,如共享变量、广播变量和累加器。共享变量允许在集群中的多个任务之间共享数据,广播变量允许在计算节点间高效地分发大型只读数据集,累加器允许多个计算节点对共享变量进行非叠加性的写操作。
5. Spark核 - 弹性分布式数据集(RDD)
弹性分布式数据集(RDD)是Spark的核心概念之一。RDD是Spark对数据的抽象表示,它是一个可以被分割成多个分区,存储在集群中的不可变的分布式对象。RDD可以在内存中进行计算,这使得Spark比传统的基于磁盘的批处理系统更快。
RDD可以通过两种方式创建:从外部存储系统(如HDFS)中的数据集加载或者通过对现有RDD的转换操作来创建。一旦RDD被创建,就可以对其进行各种转换操作,例如map、filter、reduce等。这些转换操作会生成一个新的RDD,而不会改变原始RDD。
RDD还支持行动操作,这些操作会触发实际的计算并返回结果。实际上,RDD的计算是惰性的,只有当行动操作被调用时,Spark才会执行计算。
Spark提供了丰富的API,使得用户可以方便地在RDD上进行各种操作。同时,Spark还通过提供高级抽象如DataFrame和Dataset来简化数据操作的处理和优化。
总结来说,Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。Spark的核心概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个可以分布在集群中多台机器上的不可变、可分区、可并行操作的数据集合。Spark能够支持多种计算模式,包括批处理、迭代算法、交互式查询和流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算,Spark使得数据分析变得更加简单和高效。"
2024-07-18 上传
2024-07-18 上传
2024-03-28 上传
2023-03-31 上传
2023-04-26 上传
2023-09-01 上传
2023-04-06 上传
2023-09-09 上传
2023-04-26 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/9fd19b7dda4e444191580da460d63e03_weixin_35735088.jpg!1)
东方捕
- 粉丝: 20
- 资源: 310
最新资源
- 多模态联合稀疏表示在视频目标跟踪中的应用
- Kubernetes资源管控与Gardener开源软件实践解析
- MPI集群监控与负载平衡策略
- 自动化PHP安全漏洞检测:静态代码分析与数据流方法
- 青苔数据CEO程永:技术生态与阿里云开放创新
- 制造业转型: HyperX引领企业上云策略
- 赵维五分享:航空工业电子采购上云实战与运维策略
- 单片机控制的LED点阵显示屏设计及其实现
- 驻云科技李俊涛:AI驱动的云上服务新趋势与挑战
- 6LoWPAN物联网边界路由器:设计与实现
- 猩便利工程师仲小玉:Terraform云资源管理最佳实践与团队协作
- 类差分度改进的互信息特征选择提升文本分类性能
- VERITAS与阿里云合作的混合云转型与数据保护方案
- 云制造中的生产线仿真模型设计与虚拟化研究
- 汪洋在PostgresChina2018分享:高可用 PostgreSQL 工具与架构设计
- 2018 PostgresChina大会:阿里云时空引擎Ganos在PostgreSQL中的创新应用与多模型存储