Spark RDD实战：核心特性与内存计算优势

Spark RDD 实战，基本语法 Spark 是一个强大的大数据处理框架，以其高可伸缩性、高容错性和内存计算的高效性而闻名。它作为伯利克分析栈（BDAS）的一部分，与Hadoop的生态系统相辅相成。Hadoop包括了MapReduce、HDFS、HBase、Hive等一系列组件，而BDAS则包含Spark、Shark（Hive的内存优化版本）、BlinkDB以及SparkStreaming等实时处理框架。 Spark相对于MapReduce的优势在于它的中间结果存储在内存中，这使得在进行迭代计算时性能显著提高。此外，Spark避免了MapReduce中的不必要的排序步骤，提高了处理效率。Spark的工作原理基于有向无环图（DAG），这允许对计算任务进行优化。 Spark提供了多种编程接口，包括Scala、Python和Java，使得不同背景的开发者都能方便地使用。它可以运行在Local模式（适用于测试和开发）、Standalone模式（独立集群）、Spark on YARN（在YARN上运行）以及Spark on Mesos（在Mesos上运行）。 在运行时，Spark的Driver程序启动多个Worker节点，每个Worker负责从文件系统加载数据并创建RDD。RDD，即弹性分布式数据集，是Spark的核心数据结构，它是只读的、分区的记录集合。RDD可以通过以下几种方式创建： 1. 集合转换：从现有的数据结构（如Scala或Java集合）创建RDD。 2. 从文件系统读取：如本地文件、HDFS或HBase等分布式存储系统。 3. 从父RDD转换：这种方式保证了容错性，因为如果某个分区丢失，可以通过父RDD重新计算。 RDD的计算主要分为两种类型： 1. Transformation：这些操作创建新的RDD，但并不立即执行。它们被延迟，直到遇到Action操作时才触发实际的计算。 2. Action：这类操作会触发Spark作业的提交，执行Transformation操作并产生最终结果。例如，collect、save等Action会将结果返回给驱动程序或写入外部存储。 与Hadoop的MapReduce相比，Spark的这种计算模型大大减少了数据处理的延迟，提升了整体性能。Spark的这种设计使得它在机器学习、图形处理和实时流处理等需要频繁迭代或交互的任务中表现优异。