Spark内存计算与DAG执行引擎详解

"Spark讲义总结1主要涵盖了Spark的起源、特点、以及如何搭建Spark的单机模式。Spark设计的初衷是为了克服Hadoop在数据处理过程中频繁读写磁盘的低效问题，通过完全内存计算和DAG执行引擎显著提高了性能。Spark的特点包括使用Scala编写，基于Akka框架，采用DAG有向无环图进行计算，提供Cache机制和RDD（弹性分布式数据集）作为基础数据结构。此外，Spark的生态圈不断扩大，支持多种操作和语言，并可与HDFS和YARN集成。在单机模式下，可以通过修改配置文件并启动`spark-shell --master=local`来运行Spark。" Spark的核心设计理念是DAG（有向无环图），这种设计允许数据处理过程经过多个步骤的算子，而无需每次都把中间结果写回磁盘，从而减少了I/O操作，提高了计算效率。DAG的有向性确保了计算顺序，无环则避免了可能的死循环情况。 RDD（弹性分布式数据集）是Spark处理大数据的基础，它将大规模数据划分为多个分区，分布在集群的不同节点上，可以以一致的方式处理不同类型的任务。RDD具有容错性，一旦创建，其状态就会被持久化，可以通过Cache机制将其存储在内存中，加快后续的重复访问。 Spark生态圈包括Spark Core（核心功能）、Spark SQL（用于结构化数据处理）、Spark Streaming（实时流处理）、GraphX（图计算）等，为各种大数据应用场景提供了丰富的工具。此外，Spark支持Java、Python和Scala等多种编程语言，增强了其通用性和易用性。 在部署方面，Spark可以利用HDFS作为数据存储，配合YARN作为资源管理框架，实现了与Hadoop生态的兼容。在单机模式下，只需简单的配置和命令行操作，就能在本地环境中快速启动Spark Shell进行测试和开发。 Spark通过其高效的设计和丰富的功能，已经成为大数据处理领域的重要工具，不仅提升了计算速度，还简化了开发者的工作流程。