Spark入门：RDD详解与SparkShell使用

“Spark学习-day1，讲解Spark RDD和Spark Shell的使用，以及Spark与Hadoop的关系，探讨数据处理和内存管理。提供了Spark应用的基本架构和RDD的概念，还提及了在IDEA中配置Spark项目的步骤。” 在Spark的学习旅程中，第一天通常会涉及到Spark的基础知识，特别是RDD（Resilient Distributed Dataset）和Spark Shell的使用。RDD是Spark的核心数据抽象，它是一个不可变、分区的元素集合，能够在集群中进行并行操作。RDD可以从Hadoop文件系统或其他Hadoop支持的文件系统中读取数据，或者从现有Scala集合中创建。 Spark Shell是用于交互式测试和调试Spark程序的工具，通过命令行界面提供Spark的功能。例如，可以使用以下两种方式启动Spark Shell： 1. 通过YARN管理资源，使用`--master yarn`，在客户端模式下运行，指定`--deploy-mode client`，设置执行器核心数为4，执行器数量为3，命令如下： ``` ./bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode client --executor-cores 4 --num-executors 3 ``` 2. 在Spark Standalone集群上运行，指定`--master spark://zly:7077`，设置总执行器核心数为6，命令如下： ``` ./bin/spark-shell --master spark://zly:7077 --total-executor-cores 6 ``` Spark与Apache Hadoop之间的关系密切，Spark设计为与Hadoop数据兼容，可以在Hadoop集群中运行，通过YARN或Spark Standalone模式。Spark不仅支持批处理，类似于MapReduce，还提供了流计算、Spark SQL（用于交互式查询）和机器学习库MLlib等功能，以满足更广泛的计算需求。 关于数据处理，Spark并不强制所有数据必须完全放入内存。当数据量超过内存时，Spark会自动将数据溢写到磁盘，这得益于其弹性特性。用户还可以通过设置RDD的存储级别来控制数据的缓存策略，如选择内存、磁盘或两者混合。如果内存不足，RDD能够从磁盘中恢复，确保容错性。 在开发环境中，如IDEA，构建Spark应用通常需要添加Spark和Hadoop的相关依赖，例如： - Spark Core（对应Scala版本2.11）：`org.apache.spark:spark-core_2.11:2.4.5` - Hadoop Client：`org.apache.hadoop:hadoop-client:2.9.2` 完成依赖配置后，就可以在IDEA中编写Spark驱动程序，并将其远程部署到Spark集群上运行。 总结来说，Spark的学习涵盖了基本概念、数据处理机制、Shell使用以及集群配置等多个方面，为后续深入学习Spark的编程模型和高级特性奠定了基础。