掌握Spark基础：快速计算与集群搭建

Spark基础学习笔记 Spark是一个基于内存的分布式计算框架，它被设计用于高效处理大规模数据处理任务。它的核心优势在于其计算速度极快，主要关注数据计算而无需直接存储数据，这就使得它与Hadoop MapReduce有所不同，后者的计算过程通常涉及多次磁盘I/O，相比之下，Spark更倾向于内存优化。Spark通过将中间计算结果保留在内存中，极大地减少了数据的读写开销，理论上在内存中的速度比MapReduce快100倍，在磁盘上也有10倍的优势。 学习Spark的目标包括熟悉其相关概念，如工作流模型、分布式执行环境等；搭建Spark集群，这通常需要配合Hadoop HDFS，因为Spark可以无缝对接外部数据源；以及编写简单的Spark应用程序，利用其提供的API和语言支持（Java、Scala、Python或R），体验其易用性和通用性。 Spark的主要特性包括： 1. 速度：Spark采用内存计算，避免了磁盘IO的瓶颈，能显著提升计算性能。在MapReduce中，每个任务都会启动一个新的进程，而在Spark中，任务则由线程并行执行，减少资源开销。 2. 易用性：Spark API设计简洁，允许开发者快速构建复杂的数据处理应用，支持多种编程语言。 3. 通用性：Spark提供Spark SQL（用于SQL查询）、Spark Streaming（实时流处理）、MLlib（机器学习库）和GraphX（图计算库），功能强大且适用范围广泛。 4. 兼容性：Spark能够运行在多种平台上，如YARN（由Apache Hadoop提供的资源调度器）、Mesos（另一个开源资源调度框架）以及Standalone模式，具有很高的灵活性。 在搭建Spark集群时，具体步骤包括： 1. 下载Spark安装包，如spark-2.0.2-bin-hadoop2.7.tgz。 2. 规划安装路径，如/export/servers。 3. 解压缩安装包到指定目录。 4. 重命名安装目录，使之更具可读性。 5. 修改配置文件，特别是spark-env.sh，确保设置正确的Java环境变量，以便Spark能识别Java环境。 这些基本概念和操作是理解Spark的关键，后续学习还可能涉及Spark的分布式协调机制、RDD（弹性分布式数据集）模型、DAG（有向无环图）执行计划以及与Hadoop生态系统的集成等内容。掌握这些基础知识后，可以进一步探索Spark在大数据处理、机器学习和实时分析等领域的实际应用。