Spark大数据处理:通用load和save操作详解
需积分: 45 61 浏览量
更新于2024-08-13
收藏 2.37MB PPT 举报
"本文主要介绍了Spark的基本概念、特点和常用操作,特别关注DataFrame的load和save操作,并提供了Java和Scala的示例代码。此外,还提到了Spark的前世今生、运行模式、安装、任务提交、RDD特性以及Spark在大数据领域的应用。文章中还列出了Spark的主要组件,如SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、MLlib和GraphX,强调了Spark的内存计算优势以及在实际生产环境中的广泛应用。"
Spark作为大数据计算框架,它提供了一种高效、全面的解决方案,涵盖了离线批处理、交互式查询、实时流计算、机器学习和图计算等多个方面。Spark的特点之一是内存计算,这使得它相比传统的MapReduce框架在性能上有显著提升。SparkCore是Spark的基础,负责处理分布式计算的基本任务,而SparkSQL则允许用户使用SQL语句进行数据查询,简化了数据分析过程。
DataFrame是SparkSQL中的核心数据结构,它提供了一种统一的方式来处理多种数据源,包括Parquet、JSON、CSV等。在Java和Scala中,可以使用`sqlContext.read().load()`方法加载数据,然后通过`select()`选择需要的列,最后用`write().save()`保存数据。例如,Java代码加载了一个名为"users.parquet"的数据集,选择了"name"和"favorite_color"两列并保存为"namesAndFavColors.parquet"。
Spark的运行模式包括本地模式、Standalone集群模式、YARN、Mesos和Kubernetes等。安装Spark时,需要添加相应的依赖包,例如`spark-sql_2.10`和`spark-hive_2.10`,以便支持SQL操作和与Hive的交互。
Spark任务的提交可以通过SparkSubmit工具完成,它可以运行在不同类型的集群管理器上。RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心抽象,它是不可变的、分区的数据集合,支持并行操作。Spark的其他组件如SparkStreaming用于实时流处理,MLlib提供了机器学习算法,而GraphX则用于图计算。
Spark的广泛应用和广泛的业界支持,使其成为了大数据领域的重要工具。众多知名公司,如eBay、Yahoo!、BAT等都在生产环境中使用Spark进行大数据处理,进一步证明了其在行业内的影响力和实用性。
2020-10-15 上传
2017-12-07 上传
2020-08-21 上传
2021-02-08 上传
2020-09-09 上传
2023-10-20 上传
2021-02-20 上传
2019-07-06 上传
2021-07-05 上传
theAIS
- 粉丝: 56
- 资源: 2万+
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手