Spark学习笔记(纯打字完成)主要介绍了Spark 2.0的基本概念和工作原理,重点在于理解Spark在大数据处理中的应用和分布式计算的核心机制。以下是详细的解读: 1. **Spark集群基础**: - Spark支持两种模式:伪分布式和集群模式。在伪分布模式下,Master和Worker在一个节点上运行,适合小规模测试;而集群模式则是实际部署场景,涉及多节点。 2. **编写Spark程序**: - 使用Java、Scala或Python编写,针对HDFS、本地文件(较少)、Hive或MySQL等大数据源进行处理,处理的数据量通常在千万级别以上。 - 作业提交:用户编写的Spark程序通过SparkContext提交到集群,一个作业即一次代码运行,处理特定数据并产生结果。 3. **SparkContext的作用**: - SparkContext是应用程序的核心接口,它负责在Driver进程中协调作业的执行。Driver进程包含main方法,是控制中心,而Executor进程在集群节点上执行任务。 4. **资源管理和调度**: - 集群管理器(如Spark Standalone、YARN、Mesos)负责资源分配,如CPU核心和内存。SparkContext请求资源,集群管理器将Executor进程分配给作业,每个Executor处理一部分数据。 5. **Executor和Task**: - Executor是运行用户代码的进程,SparkContext将代码的JAR包发送到Executor上。Task是Executor上执行的具体工作单元,处理分配给它的数据片段。 6. **中间数据和结果存储**: - Executor不仅执行任务,还负责存储中间计算结果,这有助于减少数据传输开销,提高性能。最终结果数据可能存储在Executor或特定的持久化存储中。 7. **大数据原理概览**: - Spark的设计理念是基于内存计算,利用内存加速数据处理,相比于磁盘I/O,内存操作速度更快,这对于大数据分析来说至关重要。 通过这个笔记,读者可以深入理解Spark 2.0如何在大数据背景下实现高效的并行计算,以及如何通过SparkContext进行资源管理和任务调度。理解这些概念对于使用Spark进行大规模数据分析和处理至关重要。
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