Spark架构解析:内存计算与生态体系
需积分: 15 22 浏览量
更新于2024-08-16
收藏 624KB PPT 举报
"Spark是一个由加州伯克利大学AMP实验室开发的开源集群计算系统,以其内存计算能力著称,提供Scala、Java、Python API及交互式Shell,具有高效率和良好的容错性。Spark生态体系包括Shark(SQL支持)、Bagel(图计算框架)以及Spark Streaming(实时计算)。Shark作为Hive on Spark,提供了HiveQL接口并优化了数据缓存,而Bagel是轻量级的Pregel实现,Spark Streaming则利用小时间片的批量处理方式实现流数据处理,兼顾实时和批量计算需求。此外,MLlib是Spark的机器学习库,支持多种机器学习算法。"
Spark的核心特性主要体现在以下几个方面:
1. **内存计算**:Spark的设计核心是将数据存储在内存中,而不是像Hadoop那样频繁地读写硬盘,从而显著提高了计算速度,据说比Hadoop快100倍。
2. **容错性**:Spark通过checkpoint机制实现容错,有两种实现方式,即checkpoint data和logging the updates,用户可以根据需求选择。
3. **通用性**:Spark提供了丰富的编程接口,包括Scala、Java和Python API,使得开发者可以方便地进行各种计算任务。此外,它还提供了交互式Shell,增强了用户体验。
Spark生态体系包含以下组件:
- **Shark**:Shark是在Spark基础上对Hive的扩展,它允许用户使用HiveQL,并且能自动缓存RDD以提升查询速度。通过UDF(用户定义函数),Shark可以结合SQL查询和数据分析算法。
- **Bagel**:Bagel是Spark上的图计算框架,基于Pregel模型,但更为轻量级,适合处理大规模图数据。
- **Spark Streaming**:Spark Streaming通过微批处理模型处理流数据,将数据流划分为小的时间窗口,然后以类似于批处理的方式处理每个窗口内的数据。这种方式既能利用Spark的低延迟执行引擎,又能保证容错性,同时适应实时和历史数据分析。
- **MLlib**:Spark的机器学习库MLlib,提供了多种机器学习算法,如分类、回归、聚类、协同过滤等,以及模型评估和调优工具,简化了机器学习流程。
Spark的这些特性使其成为大数据处理领域的重要工具,尤其在实时计算和机器学习应用场景中,Spark展现出了强大的性能和灵活性。
2021-10-25 上传
2022-01-29 上传
2021-09-17 上传
2021-03-24 上传
2019-09-27 上传
2021-03-24 上传
2016-05-30 上传
2018-02-12 上传
2018-11-22 上传
李禾子呀
- 粉丝: 24
- 资源: 2万+
最新资源
- 掌握压缩文件管理:2工作.zip文件使用指南
- 易语言动态版置入代码技术解析
- C语言编程实现电脑系统测试工具开发
- Wireshark 64位:全面网络协议分析器,支持Unix和Windows
- QtSingleApplication: 确保单一实例运行的高效库
- 深入了解Go语言的解析器组合器PARC
- Apycula包安装与使用指南
- AkerAutoSetup安装包使用指南
- Arduino Due实现VR耳机的设计与编程
- DependencySwizzler: Xamarin iOS 库实现故事板 UIViewControllers 依赖注入
- Apycula包发布说明与下载指南
- 创建可拖动交互式图表界面的ampersand-touch-charts
- CMake项目入门:创建简单的C++项目
- AksharaJaana-*.*.*.*安装包说明与下载
- Arduino天气时钟项目:源代码及DHT22库文件解析
- MediaPlayer_server:控制媒体播放器的高级服务器