Spark入门：从基础到安装实战

"Spark基础到安装，包括Spark与MapReduce的对比，SparkSQL与Hive，SparkStreaming与Storm的关系，以及Spark在大数据中的地位。课程旨在熟悉Spark概念，搭建Spark集群，编写简单Spark程序。" Spark是大数据计算领域的一个重要框架，它提供了比Hadoop MapReduce更快的数据处理能力。Spark的核心组件包括SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、SparkMLlib和SparkGraphX，分别对应离线计算、交互式查询、实时流计算、机器学习和图计算等不同场景。 SparkCore是Spark的基础，负责数据的分布式存储和计算，它引入了弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets，简称RDD），这是一种容错的、可并行操作的数据结构，允许高效地执行各种计算操作。 SparkSQL扩展了SparkCore，允许用户通过SQL或DataFrame API进行交互式数据查询，同时与Hadoop生态系统中的Hive、Parquet等数据源无缝集成，提高了数据分析师的工作效率。 SparkStreaming则处理实时数据流，与传统的Storm相比，SparkStreaming提供了一种更易理解和编程的模型，并且能利用Spark的批处理能力实现更高的吞吐量。 SparkMLlib是Spark的机器学习库，提供了多种机器学习算法和实用工具，如分类、回归、聚类、协同过滤等，支持数据预处理和模型评估，简化了机器学习流程。 SparkGraphX则专注于图计算，它提供了API来创建、操作和查询大规模图数据，适用于社交网络分析、推荐系统等应用。 Spark的一大优势在于其内存计算机制，这使得数据处理速度远超MapReduce。此外，Spark支持多工作负载，可以在同一平台上处理离线、实时和复杂分析任务，实现了“OneStacktorulethemall”的愿景。 Spark的广泛应用和社区支持也体现了其在大数据领域的地位。许多知名公司如eBay、Yahoo!、BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）、网易、京东等都在生产环境中使用Spark，而且得到了IBM、Intel等大厂的背书。 课程目标主要是帮助学习者掌握Spark的基本概念，例如Spark的核心组件和它们的功能，理解Spark与MapReduce的区别，以及SparkSQL如何优于Hive进行数据处理。同时，学习者还将学习如何搭建Spark集群，并编写Spark程序，以便实际应用Spark进行大数据处理。