Spark教程1：Spark基础介绍

文章目录

- - - [一、Spark 是什么？](#一、Spark 是什么？)
    - [二、Spark 的核心优势](#二、Spark 的核心优势)
    - [三、Spark 的核心概念](#三、Spark 的核心概念)
    - [四、Spark 的主要组件](#四、Spark 的主要组件)
    - [五、Spark 的部署模式](#五、Spark 的部署模式)
    - [六、Spark 与 Hadoop 的关系](#六、Spark 与 Hadoop 的关系)
    - [七、Spark 应用开发流程](#七、Spark 应用开发流程)
    - [八、Spark 的应用场景](#八、Spark 的应用场景)
    - [九、Spark 版本更新与社区](#九、Spark 版本更新与社区)

一、Spark 是什么？

Apache Spark 是一个开源的分布式大数据处理引擎，最初由加州大学伯克利分校 AMPLab 开发，2013 年捐赠给 Apache 软件基金会，如今已成为 Apache 顶级项目之一。它以速度快、易用性高、通用性强为核心特点，可用于大规模数据的处理、分析和机器学习等场景。

二、Spark 的核心优势

速度快 ：
- 基于内存计算（Memory Computing），数据处理速度比 Hadoop MapReduce 快 10 - 100 倍。
- 优化的执行引擎（如 Tungsten 优化）和向量化执行，减少 CPU 开销。
易用性强 ：
- 支持多种编程语言：Scala、Java、Python、R、SQL。
- 提供统一的 API（如 DataFrame/Dataset），简化复杂的数据处理逻辑。
通用性高 ：
- 集成多种功能模块：SQL 处理（Spark SQL）、流计算（Spark Streaming）、机器学习（MLlib）、图计算（GraphX）。
- 可与 Hadoop 生态系统无缝集成（如 HDFS、Hive、HBase 等）。
高容错性 ：
- 内置数据分区和副本机制，自动恢复节点故障。
- 通过 Lineage（血统关系）记录数据处理流程，支持高效的容错恢复。

三、Spark 的核心概念

RDD（Resilient Distributed Dataset）
- 定义：弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、可并行计算的数据集。
- 特点：
  - 支持两种操作：转换（Transformation，如 map、filter）和动作（Action，如 collect、count）。
  - 基于 Lineage 机制，当部分数据丢失时可通过血缘关系重新计算。
DataFrame/Dataset
- DataFrame ：带有模式（Schema）的分布式数据集合，类似关系型数据库中的表，支持 SQL 风格的操作。
- Dataset ：DataFrame 的进化版，在 DataFrame 的基础上增加了类型安全（Type Safety），支持对象操作。
SparkSession
- Spark 2.0 引入的统一入口，整合了 SparkContext、SQLContext 等组件，用于创建和管理 Spark 应用程序。
任务调度架构
- Driver Program ：负责协调 Spark 应用的执行，包含 main 函数和 SparkSession。
- Cluster Manager ：资源管理器（如 YARN、Mesos、Spark Standalone）。
- Worker Node ：实际执行任务的节点，包含 Executor。
- Executor ：运行在 Worker 上的进程，负责执行具体的任务（Task），并存储数据到内存或磁盘。
- DAG Scheduler ：将作业（Job）分解为有依赖关系的阶段（Stage）。
- Task Scheduler ：将任务分配到 Executor 执行。

四、Spark 的主要组件

Spark Core ：提供基础的分布式计算功能，包含 RDD、任务调度、内存管理等核心模块。
Spark SQL ：支持结构化数据处理和 SQL 查询，可与 Hive 集成，处理 HiveQL 语句。
Spark Streaming ：支持实时流数据处理，将流数据分割为微小的批处理作业（如每秒处理一次），称为微批处理（Micro-Batch）。
MLlib（Machine Learning Library）：提供常用的机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类、协同过滤等。
GraphX：用于图计算和图分析的库，支持构建大规模图结构并执行图算法（如 PageRank、最短路径）。

五、Spark 的部署模式

Local 模式 ：在单节点上运行，用于开发测试，所有组件运行在一个 JVM 中。
Standalone 模式 ：Spark 自带的资源管理模式，无需依赖其他集群管理器，简单易用。
YARN 模式 ：运行在 Hadoop YARN 上，利用 YARN 进行资源管理，是生产环境中常用的模式。
- Client 模式 ：Driver 运行在客户端，适用于交互性任务。
- Cluster 模式 ：Driver 运行在 YARN 集群中，适用于长时间运行的任务。
Mesos 模式 ：运行在 Mesos 资源管理器上，支持与其他框架（如 Hadoop、Docker）共享资源。

六、Spark 与 Hadoop 的关系

Hadoop ：以 HDFS（分布式文件系统）和 MapReduce（批处理计算框架）为核心，适合离线、大规模数据存储和处理。
Spark ：不依赖 HDFS，可直接读取 HDFS、S3 等存储系统的数据，计算能力更强，适合实时计算、交互式分析和复杂算法。
互补关系 ：Spark 常与 Hadoop 结合使用，利用 HDFS 存储数据，Spark 进行计算，形成"存储与计算分离"的架构。

七、Spark 应用开发流程

创建 SparkSession ：

python 复制代码

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("MySparkApp") \
    .master("yarn") \
    .getOrCreate()

加载数据：读取文件、数据库或流数据。
处理数据 ：使用 DataFrame/Dataset 或 RDD 进行转换和计算。
执行动作：将结果收集到驱动程序或保存到外部系统。
关闭 SparkSession ：spark.stop()。

八、Spark 的应用场景

大数据分析：处理 TB 级以上的数据分析任务，如用户行为分析、日志分析。
实时流处理：处理实时数据流，如电商实时推荐、金融交易监控。
机器学习：训练大规模机器学习模型，如推荐系统、欺诈检测。
图计算：分析社交网络、知识图谱等复杂图结构。
ETL 任务：提取、转换和加载数据，构建数据仓库。

九、Spark 版本更新与社区

最新版本 ：截至 2025 年，Spark 最新版本为 3.5.x，持续优化性能、稳定性和新功能（如结构化流增强、AI 集成）。
社区活跃：Apache Spark 拥有庞大的开源社区，全球众多企业和开发者参与贡献，文档和教程资源丰富。