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大数据分析利器Spark:部署模式与实践全解析

  • 在大数据领域,Spark是一个热门的开源框架,今天就带大家深入了解Spark及其常见部署模式。
  • Spark是基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎,诞生于伯克利大学。与Hadoop相比,Spark出现较晚,它主要用于数据计算,常被视为Hadoop框架的升级版。Hadoop擅长分布式存储和批处理,而Spark在迭代计算、交互式数据挖掘场景下表现更优,因为它基于内存进行数据通信,Task启动快,缓存机制高效,不过受内存限制,在内存资源不足时,Hadoop的MapReduce可能是更好的选择。
  • Spark有多个核心模块。Spark Core是基础,提供最核心功能;Spark SQL用于操作结构化数据,支持SQL和Hive SQL方言查询;Spark Streaming处理实时数据;MLlib是机器学习算法库;GraphX用于图计算。
  • 下面来看看Spark的部署模式。Local模式很简单,在本地单节点就能运行,无需其他节点资源,适合教学、调试和演示。就像在自己电脑上搭建了一个小实验室,快速验证想法。比如,将Spark安装包解压、重命名后,启动spark-shell,在data目录添加文件,就能执行简单的单词计数代码。
  • Standalone模式是独立部署,采用经典的master - slave架构。在多台Linux虚拟机上规划好Master和Worker节点,配置好相关文件,启动集群,可通过Web UI监控资源。提交测试应用时,指定主类、Master地址等参数,还能配置历史服务查看任务历史。
  • Yarn模式借助Hadoop的Yarn进行资源调度。先解压文件并修改相关配置,启动HDFS和Yarn集群后提交应用,通过Yarn的Web UI查看任务运行情况。同样可配置历史服务,让任务管理更方便。
  • Windows模式方便个人学习,把Spark安装包解压到无中文无空格路径,运行spark-shell.cmd启动本地环境,在命令行执行代码,和在Linux环境下的操作类似。
  • 这几种部署模式各有特点,在实际应用中,应根据场景和需求选择。如果是学习和测试,Local模式或Windows模式就足够;在生产环境中,Standalone模式独立性强,Yarn模式能借助Hadoop生态的优势。希望通过这篇文章,大家能对Spark的部署和应用有更清晰的认识,在大数据分析的道路上更进一步。
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