Spark入门与框架详解：统一分析引擎与Hadoop对比

Spark笔记+code是一份个人的学习资源，主要聚焦于Apache Spark这个强大的大数据处理框架。Spark被定义为一个统一的分析引擎，特别适合大规模数据的处理，它与Hadoop有着显著的区别。相较于Hadoop MapReduce，Spark在计算效率上表现出色，但Hadoop生态系统更为全面，包括存储（如HDFS）和资源管理（YARN）。Spark框架模块由SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、SparkGraphX和SparkMLlib组成。 SparkCore是Spark的基石，它提供了基础的功能和分布式计算的支持，使用弹性分布式数据集（RDD）作为数据抽象，支持多种编程语言接口，如Python、Java和Scala，用于处理海量离线数据的批处理计算。 SparkSQL则是在SparkCore的基础上扩展，专注于结构化数据的处理。它允许用户使用SQL进行数据操作，虽然主要面向离线计算，但它为Spark提供了强大的数据分析能力，如数据查询、清洗和转换等。此外，Spark通过SparkSQL还支持数据的读写，能够无缝连接到各种数据源，包括关系型数据库和Hadoop文件系统。 SparkStreaming负责实时流处理，能够在数据流中持续执行任务，这对于处理实时数据流分析至关重要。SparkGraphX则专注于图计算，使得Spark能够处理复杂网络数据和社交网络分析。 SparkMLlib是Spark机器学习库，它是Spark生态系统中的一个重要组成部分，提供了大量的机器学习算法和工具，使得数据科学家能够轻松构建和部署机器学习模型，进行预测和建模分析。 这份笔记旨在帮助学习者理解Spark的基本概念、其与Hadoop的关系以及各模块的功能，并通过实际代码示例来加深理解和实践。无论是数据处理、分析、流处理还是机器学习，Spark都展现了其在现代大数据处理中的强大和灵活性。随着技术的发展和Spark的不断演进，这份笔记将随着作者的学习进程持续更新，保持时效性和深度。