Spark入门(Python).pdf

【Spark入门】 Spark是大数据处理领域的一种快速、通用、可扩展的开源计算框架，它在Hadoop的基础上解决了MapReduce的一些局限性。Hadoop作为大数据处理的基石，由Google的两个创新——分布式存储（Google文件系统，实现为HDFS）和分布式计算（MapReduce）推动。然而，MapReduce的编程模型复杂，需要多步Map和Reduce操作，且数据在步骤间需序列化到磁盘，导致高I/O成本和不适合交互式分析及迭代算法。 为了克服这些挑战，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop的资源管理框架应运而生，它允许应用程序不必直接使用MapReduce即可利用集群资源。Spark就是在这样的背景下诞生的，它扩展了MapReduce模型，支持更多计算类型，并引入内存缓存，提高了性能，尤其适合交互式分析和迭代算法，如机器学习任务。 Spark的特点和优势： 1. **内存计算**：Spark通过在内存中缓存数据，减少了磁盘I/O，显著提高了处理速度，尤其对于迭代算法，性能提升尤为明显。 2. **API易用性**：Spark提供多种语言接口，包括Python，使得开发人员能够更方便地编写分布式应用程序。 3. **弹性分布式数据集（RDD）**：RDD是Spark的核心抽象，是一种容错的、只读的数据集合，可以通过转换操作（transformations）和动作操作（actions）进行处理。 4. **多工作负载支持**：Spark支持SQL查询（通过Spark SQL）、流处理（Spark Streaming）、机器学习（MLlib）和图计算（GraphX）等多种工作负载。 **设置Spark**： 在本地安装Spark非常简单，主要步骤包括下载预构建包、确保Java和Python已安装、解压缩并配置环境变量。对于POSIX系统，可以按照以下步骤操作： 1. 下载Spark最新稳定版本（例如1.2.0）的预构建Hadoop 2.4包。 2. 解压缩文件。 3. 将解压缩的目录移动到适当的应用程序目录。 4. 创建指向Spark版本的符号链接，便于版本管理。 5. 修改BASH配置，将Spark添加到PATH，并设置SPARK_HOME环境变量。 完成上述设置后，就可以在本地运行Spark了。对于更复杂的部署，如在EC2集群上，需要配置额外的参数和步骤。 **使用Spark**： Spark提供了一个名为`pyspark`的shell，可以与Spark交互，执行Python代码。此外，可以通过编写Python脚本，使用Spark API创建SparkContext，定义RDD，然后执行计算并提交到集群。这使得数据分析和机器学习变得更加直观和高效。 总结，Spark作为Hadoop生态系统中的重要成员，通过其高效的内存计算和丰富的API，简化了大数据处理，使得数据科学家和开发人员能够更便捷地处理复杂的数据任务。学习和掌握Spark，对于理解和实践大数据分析具有重要意义。