深入理解Java8 Stream源码与Spark SQL/Streaming实战

资源摘要信息:"本资源主要是关于Java8 Stream源码的学习，以及使用Spark进行SQL和Streaming学习的项目。在学习过程中，作者使用Scala版本进行学习，而在企业生产中则使用Java版本，因此，项目中也包含了用Java重构的部分。项目结构分为实战项目和日常测试项目，所有的数据都存放在data目录下。本资源还对Spark及其生态圈进行了概述，详细讲解了其产生的背景和MapReduce的局限性。" 首先，Java8 Stream是Java 8中引入的一个重要的新特性，它提供了一种高效处理集合的方式。Stream API可以让我们以声明性的方式处理数据，它可以串行执行，也可以并行执行，提高了程序的执行效率。Stream API主要包括Stream源、中间操作和终止操作三个部分。 其次，Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架。它有四个主要的组件：Spark Core，Spark SQL，Spark Streaming和Spark MLlib。其中，Spark SQL用于处理结构化数据，Spark Streaming用于处理实时数据流，Spark MLlib用于机器学习。 在这个项目中，作者将Spark SQL和Spark Streaming分别放到了两个目录下，每个目录下都有一个Actual-Project和一个learning-project。Actual-Project是实战项目，用于检验学习成果；learning-project是学习过程中用于日常测试的项目。所有的数据都存放在data目录下，学习者可以自行下载，并在执行程序时修改路径。 作者还对Spark及其生态圈进行了概述。他指出，Spark的产生主要是为了解决MapReduce的局限性。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。但是，MapReduce的代码非常繁琐，只能支持map和reduce两种方法，执行效率低下。此外，MapReduce在处理过程中需要将map处理完的数据回写到磁盘，reduce再从磁盘上把数据拉取过来，这也导致了执行效率的低下。MapReduce中的map和reduce都会对应一个jvm，因此作业量大时，线程开销非常庞大。MapReduce不适合进行迭代多次，交互感很低，不支持流式处理。 总体来说，这个资源对Java8 Stream的源码进行了深入的研究，同时也提供了一个实践项目，让学习者可以在实践中学习Spark SQL和Spark Streaming。资源中还详细讲解了Spark及其生态圈的产生背景和特点，对于学习者来说，是一个非常好的学习资源。