Spark入门:UDF自定义函数详解与架构解析
需积分: 45 10 浏览量
更新于2024-08-13
收藏 2.37MB PPT 举报
Spark, 作为一个强大的大数据计算框架,起源于2009年美国伯克利大学的AMPLab实验室。起初,Spark作为一个实验性质的项目,旨在提供一种高效的一站式解决方案,以替代传统的MapReduce、Hive和Storm等技术。它旨在通过内存计算的优势,显著提升数据处理速度,实现性能上的飞跃,尤其是在大规模数据处理场景中。
Spark的核心组件包括:
1. **Spark RDD (Resilient Distributed Datasets)**: 基础数据结构,分布式存储和并行操作的基础,支持延迟计算和容错处理。
2. **Spark SQL**: 提供了一个统一的接口来进行交互式查询,允许用户以类似SQL的方式操作数据,支持关系型数据库操作。
3. **Spark Streaming**: 实时流处理引擎,适合处理实时数据,如日志、传感器读取等。
4. **MLlib (Machine Learning Library)**: 机器学习库,提供了丰富的算法和工具集,用于构建和部署机器学习模型。
5. **GraphX**: 图计算模块,针对图数据处理提供高效的功能。
Spark的设计理念是"one stack to rule them all",即期望在一个单一的技术栈中解决大数据的各种计算任务,简化了开发者的工作流程。Spark的内存计算模型使得其在处理速度上远超Hadoop MapReduce,特别适合需要快速响应的实时分析场景。
随着Spark的开源和社区的发展,它逐渐得到了业界的认可,被许多大公司如eBay、Yahoo!、BAT、京东等广泛应用,并得到了IBM、Intel等多家顶级IT厂商的支持。如今,Spark已经成为大数据领域中最热门且前景广阔的组合,尤其在大数据计算方面扮演着核心角色。
Spark的安装和使用涉及依赖包管理,例如`spark-sql_2.10`和`spark-hive_2.10`,这些库确保了Spark能够与Hadoop生态系统无缝集成。学习Spark不仅需要理解其核心概念,如任务提交、工作原理,还包括如何利用其丰富的API进行开发实践。
Spark的学习路径包括理解其历史背景、掌握Spark的架构、理解各组件的功能及优势、学会安装配置和依赖管理,最后是通过编写和调试UDF自定义函数来深入实战应用。Spark的学习不仅有助于在大数据处理领域取得成功,也是现代数据工程师必备的技能之一。
点击了解资源详情
103 浏览量
572 浏览量
218 浏览量
点击了解资源详情
138 浏览量
318 浏览量
273 浏览量
239 浏览量

条之
- 粉丝: 27
最新资源
- VB通过Modbus协议控制三菱PLC通讯实操指南
- simfinapi:R语言中简化SimFin数据获取与分析的包
- LabVIEW温度控制上位机程序开发指南
- 西门子工业网络通信实例解析与CP243-1应用
- 清华紫光全能王V9.1软件深度体验与功能解析
- VB实现Access数据库数据同步操作指南
- VB实现MSChart绘制实时监控曲线
- VC6.0通过实例深入访问Excel文件技巧
- 自动机可视化工具:编程语言与正则表达式的图形化解释
- 赛义德·莫比尼:揭秘其开创性技术成果
- 微信小程序开发教程:如何实现模仿ofo共享单车应用
- TrueTable在Windows10 64位及CAD2007中的完美适配
- 图解Win7搭建IIS7+PHP+MySQL+phpMyAdmin教程
- C#与LabVIEW联合采集NI设备的电压电流信号并创建Excel文件
- LP1800-3最小系统官方资料压缩包
- Linksys WUSB54GG无线网卡驱动程序下载指南