Spark入门：并行化集合创建RDD详解

"这篇资料主要介绍了Spark的基本概念、特点、运行模式、安装步骤以及Spark的主要组件，特别是如何通过并行化集合创建RDD，并探讨了RDD的特性。" Spark是一种通用的大数据计算框架，旨在提供一站式解决方案，涵盖离线批处理、交互式查询、实时流计算、机器学习和图计算等多个领域。相较于传统的Hadoop MapReduce，Spark以其内存计算的优势，显著提升了处理速度。SparkCore是其核心组件，提供了基础的分布式数据处理能力，SparkSQL则用于结构化数据的交互式查询，SparkStreaming处理实时流数据，MLlib支持机器学习算法，而GraphX专注于图计算。 Spark运行模式包括本地模式、Standalone模式、Hadoop YARN模式和Mesos模式，适应不同的部署环境。安装Spark时，需要考虑与Hadoop版本的兼容性，并配置相应的环境变量。 Spark任务提交通常涉及编写Spark应用，然后通过SparkContext创建RDD，如示例所示，将数组arr并行化为rdd，然后通过reduce函数实现求和。parallelize方法允许用户自定义分区数，以控制数据分布和任务执行的粒度。默认情况下，Spark会自动决定分区数，但可以根据需求手动调整以优化性能。 RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心概念，它是一个只读的、可分区的数据集，分布在集群的不同节点上。RDD具有两个关键特性：容错性和并行操作。容错性意味着即使数据丢失，RDD也能通过其血统关系（lineage）重建。并行操作则使得在分布式环境中高效处理数据成为可能，如map、filter和reduce等操作。 Spark开发涉及编写Spark应用程序，通常使用Scala、Java或Python等语言，利用Spark提供的API进行编程。Spark的API简洁易用，使得开发者能快速构建高性能的计算应用。 Spark在业界得到广泛应用，包括大型互联网公司和知名企业，如eBay、Yahoo!、BAT、网易、京东、华为等，且得到了IBM、Intel等IT巨头的技术支持，显示了Spark在大数据处理领域的广泛影响力和重要地位。