Spark与Hadoop大数据实战：源码解析与性能优化

"决胜Hadoop&Spark大数据时代（中）3888RMB教程，由王家林，Spark亚太研究院院长和首席专家主讲，深入探讨Hadoop和Spark在大数据处理中的应用。" 本课程详细讲解了Hadoop和Spark这两个大数据处理框架的核心技术和实战应用。Hadoop作为大数据处理的基础，其主要组件包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce，提供了海量数据的存储和计算能力。而Spark则是在Hadoop基础上发展起来的快速数据处理引擎，以其高效的内存计算和DAG（有向无环图）调度机制，显著提升了大数据处理速度。 课程中提到的"Spark源码研究"，展示了讲师对Spark的深入理解，从0.5.0到1.1.0共18个版本的源码分析，有助于学员理解Spark的设计原理和性能优化策略。例如，通过Scala编写的基本Word Count程序，展示了Spark的简洁编程模型：通过`textFile`读取数据，`flatMap`拆分行，`map`创建键值对，然后使用`reduceByKey`进行聚合，最后`saveAsTextFile`保存结果。此外，课程还提到了使用Python编写Word Count，表明Spark支持多种编程语言，增加了其灵活性。 Spark的DAG（有向无环图）调度器是其性能优势的关键，它允许任务并行执行，并通过Lineage（血统）机制确保数据容错。RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心抽象，提供了Transformations（转换）和Actions（动作）两种操作。Transformations是非阻塞的，它们定义新的RDD但不立即执行，而Actions触发计算并返回结果。课程中提到了RDD的Partitioner，如默认的HashPartitioner和RangePartitioner，以及持久化级别（如Unpersistent和CheckPoint）等高级特性，这些都与性能优化密切相关。 Spark部署模型中，Executor负责运行任务，而LauchTask是Executor的工作流程。课程中还提及了从HadoopRDD到MappedRDD，再经过FlatMappedRDD的转换过程，这是Spark对Hadoop数据进行处理的经典步骤。 该课程面向的是希望在大数据领域深化Hadoop和Spark技能的专业人士，通过深入讲解和实例演示，帮助学员掌握这两个框架的核心功能和优化技巧，以适应快速发展的大数据时代。