大数据Spark初级考前精讲：Hadoop与Spark详解

本文档是针对大数据应用技术中的Apache Spark进行初级考前辅导的材料。首先，它回顾了Hadoop的基础知识，因为Spark与Hadoop有着密切的关系。Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System (HDFS)、MapReduce和Yet Another Resource Negotiator (YARN)。 HDFS是Hadoop的数据存储系统，它专为大规模数据集设计，适合存储大文件且具有高容错性。它通过NameNode来管理元数据，包括fsimage（存储文件属性信息）和editslog（记录修改日志）。DataNode负责实际的数据存储，而SecondaryNamenode则负责定期合并元数据，确保系统的高效性和可靠性。HDFS的block结构是数据存储的基本单元，每个block默认为128MB，并且通常有多个副本以保证数据冗余。 接着，文档介绍了Spark，一个由加州大学伯克利分校AMPLab开发的高性能计算引擎，后来成为Apache软件基金会的一部分。Spark的核心优势在于其 Scala 实现的高级API，这使得开发者能更专注于数据处理逻辑，而非底层集群管理。Spark支持多种数据源，如公开数据集、网络抓取的数据以及企业内部数据，它的设计理念是快速、通用和易用，适用于实时处理和迭代计算。 Spark的特点包括： 1. 速度快：Spark利用内存计算，相比Hadoop MapReduce有显著的速度提升，特别适合迭代计算任务。 2. 易用的API：Spark提供丰富的API，如DataFrame和RDD，简化了数据处理过程，提高了开发效率。 3. 内存计算：与Hadoop主要依赖磁盘I/O不同，Spark能缓存中间结果，降低计算延迟。 4. 交互式计算：Spark支持交互式查询，方便用户进行探索式分析。 5. 兼容性：Spark能够与Hadoop无缝集成，同时也支持SQL查询，易于数据处理流程的扩展。 这份考前辅导资料深入浅出地讲解了Hadoop与Spark的基础架构，重点突出了Spark作为新一代大数据处理框架的优势和特性，对于理解和准备Spark初级考试的考生来说，是极有价值的参考资料。