Chapter3-_-大数据处理技术Spark-第3章-Spark的设计与运行原理_1

【Spark概述】 Spark是由美国加州伯克利大学的AMP实验室在2009年开发的分布式计算框架，专为大规模数据处理设计。它以其高效、易用和通用性获得了广泛关注，尤其是在2013年成为Apache软件基金会的重要项目之后。Spark的核心特性在于其内存计算能力，通过DAG（有向无环图）执行引擎支持循环数据流，显著提高了数据处理速度，相比于传统的Hadoop MapReduce，Spark在处理相同规模数据时，可以达到更快的运算速度，且资源消耗更低。 Spark的主要特点包括： 1. **运行速度快**：通过内存计算和DAG执行引擎，减少了磁盘I/O，提高了运行效率。 2. **易用性**：支持多种编程语言（Scala、Java、Python、R），并且提供了Spark Shell进行交互式编程。 3. **通用性**：Spark生态包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和GraphX（图计算库），涵盖了大数据处理的多个领域。 4. **运行模式灵活**：Spark可以在独立集群、Hadoop YARN或云环境（如Amazon EC2）中运行，并兼容多种数据存储系统。 【Scala简介】 Scala是一种在Java平台上运行的多范式编程语言，它兼容Java，同时引入了函数式编程的概念，这使得Scala在处理并发和分布式系统时表现出色。Scala的语法简洁，API优雅，使得编写Spark应用程序更为方便。此外，Scala的REPL（Read-Eval-Print Loop）提供了交互式编程环境，极大地提高了开发效率。 【Spark与Hadoop的对比】 虽然Hadoop是大数据处理领域的基石，但其存在一些局限性，如表达能力有限，依赖磁盘I/O导致的高延迟，以及任务之间的串行执行等。相比之下，Spark通过以下方式克服了这些挑战： 1. **增强的计算模型**：Spark不仅包含Map和Reduce操作，还提供了丰富的数据集操作，如Join、Filter等，更适合复杂计算任务。 2. **内存计算**：Spark将中间结果存储在内存中，减少磁盘I/O，降低了延迟。 3. **任务调度优化**：Spark的任务调度允许数据重用，避免了不必要的数据复制和IO开销。 4. **弹性计算**：Spark支持动态资源分配，可以更好地适应负载变化。 因此，Spark被广泛用于需要快速迭代和交互式数据分析的场景，而Hadoop则更适合批处理任务。两者在大数据处理领域相互补充，共同构建了强大的大数据处理体系。