Apache Spark与Scala编程基础：分布式数据处理解析

"分布式.pdf" 分布式计算是现代大数据处理的核心技术之一，它允许数据在多台计算机之间进行分散处理，以实现高效、可扩展的运算。Apache Spark作为一个流行的分布式计算框架，提供了多种关键库来支持不同的数据处理任务。 1. Apache Spark的重要库包括： - SQL：Spark SQL提供了一个用于处理结构化数据的接口，它可以与Hive、Hadoop等传统数据仓库集成，支持SQL查询和DataFrame API。 - MLlib：Spark的机器学习库，提供了广泛的机器学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤，并支持模型选择和评估。 - GraphX：用于图处理的API，支持创建、操作和分析图形数据结构。 - SparkStreaming：实时流处理模块，可以对持续的数据流进行微批处理。 2. Scala是一种基于JVM的语言，设计时受到了函数式编程的影响，它结合了面向对象和函数式编程的特性，为编写Spark应用程序提供了高效的语法。 3. Scala中的`val`和`var`的区别： - `val`是不可变变量，一旦初始化后，其值不能被修改。 - `var`是可变变量，可以在程序执行期间改变其值。 4. Spark的数据核心技术RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）是一个容错的、分区的数据集合，分布在集群的不同节点上。RDD具有两个主要特性：不可变性和分片。通过`sc.textFile`或`sc.parallelize`可以创建RDD。例如： ```scala val distData = sc.textFile("data.txt") val numbers = List(1, 2, 3, 4, 5) val rddExample = sc.parallelize(numbers) ``` 5. RDD类的一些常用方法： - `count`：计算RDD中的元素数量。 - `first`：返回RDD的第一个元素。 - `take(n)`：返回RDD的前n个元素。 6. Breeze是Scala中的一个科学计算库，提供了数值计算和统计学功能： - `DenseVector.zeros[Double](10)` 创建一个长度为10的双精度零向量。 - `DenseMatrix.zeros[Int](2, 3)` 创建一个2x3的整数型列密矩阵。 7. Breeze的`breeze.stats.distributions`包可以生成各种概率分布的随机数： - 产生100个满足泊松分布的随机数： ```scala import breeze.stats.distributions._ val MyPoisson = new Poisson(2.0) val RandNumbers = MyPoisson.sample(100) ``` 8. Breeze支持的常用概率分布包括： - Bernoulli(p)：伯努利分布 - Beta(a, b)：贝塔分布 - Binomial(n, p)：二项分布 - Dirichlet(T)：狄利克雷分布 - Gaussian(μ, σ²)：正态分布 - MultivariateGaussian(μ, ∑)：多元正态分布 - Poisson(λ)：泊松分布 - Power Law：幂分布 - Unif(a, b)：均匀分布 - StudentT(d)：学生t分布 第3章的内容可能涉及更深入的Spark和分布式计算概念，如作业调度、数据存储、容错机制、以及优化策略等，但具体的信息未能提供。要了解这些主题，建议详细阅读分布式.pdf文档的后续章节。