陈超讲解:Spark高效数据分析与实战入门
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陈超在小象学院的公开课《Spark简介》课件中,深入讲解了Apache Spark,一个开源的集群计算系统,其目标是使大数据分析变得既快速执行又快速写入。Spark的核心在于其内存计算(in-memory computation)和通用计算图(general computation graphs),这使得它能够在处理大规模数据时保持高效性能。其设计理念借鉴了Delayscheduling技术,旨在实现局部性和公平性在集群调度中的优化。
Spark支持多种编程接口,包括Scala、Java和Python,这体现了其灵活性,使得不同背景的开发者都能方便地使用。其中,陈超特别强调了Scala的重要性,因为玩Spark最好熟悉Scala,因为它是一种基于JVM的函数式编程(FP)与面向对象编程(OO)相结合的语言,具备静态类型和与Java互操作的能力。
课件中提到了Scala的一些基本语法和特性。例如,变量声明有`var`和`val`之分,`var`用于可变的引用类型,而`val`则提供只读的常量,类似Java中的`final`。函数定义方面,Scala支持一元和多元函数,并允许在块中返回最后一行表达式的值。此外,课件演示了如何使用Scala的泛型来创建类型化的数组和列表,以及利用FP风格处理集合,如使用`foreach`方法遍历列表并执行操作。
Spark的运行方式有多种选择,包括本地模式(Local)、独立模式(Standalone)、 Mesos 集群管理和YARN容器管理。课件还提及了一个具体的实践案例,即基于Spark on YARN的淘宝数据挖掘平台,这展示了Spark在实际应用中的强大威力。
陈超的《Spark简介》课件深入浅出地介绍了Spark的基础概念、性能优势、编程接口及其与Scala的紧密集成,同时涵盖了运行环境和实战应用,对于想要深入了解和学习Spark的读者来说,是一份极具价值的学习资料。
2021-06-18 上传
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