大数据导论思维第11章 分布式图计算框架SPARK GRAPHX
大数据知识点总结
大数据知识点总结原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，下面由为您整理出的大数据知识点总结内容，一起来看看吧。
1、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。
充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
2、Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
3、Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。
HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
4、Hadoop它主要有以下几个优点：(a)高可靠性。
Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
(b)高扩展性。
Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
(c)高效性。
Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
(d)高容错性。
Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
(e)低成本。
与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
5、HDFS对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。
Spark图计算GraphX介绍及实例
Spark图计算GraphX介绍及实例1、GraphX介绍1.1 GraphX应⽤背景Spark GraphX是⼀个分布式图处理框架，它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易⽤的⽽丰富的接⼝，极⼤的⽅便了对分布式图处理的需求。
众所周知·，社交⽹络中⼈与⼈之间有很多关系链，例如Twitter、Facebook、微博和微信等，这些都是⼤数据产⽣的地⽅都需要图计算，现在的图处理基本都是分布式的图处理，⽽并⾮单机处理。
Spark GraphX由于底层是基于Spark来处理的，所以天然就是⼀个分布式的图处理系统。
图的分布式或者并⾏处理其实是把图拆分成很多的⼦图，然后分别对这些⼦图进⾏计算，计算的时候可以分别迭代进⾏分阶段的计算，即对图进⾏并⾏计算。
下⾯我们看⼀下图计算的简单⽰例：从图中我们可以看出：拿到Wikipedia的⽂档以后，可以变成Link Table形式的视图，然后基于Link Table形式的视图可以分析成Hyperlinks超链接，最后我们可以使⽤PageRank去分析得出Top Communities。
在下⾯路径中的Editor Graph到Community，这个过程可以称之为Triangle Computation，这是计算三⾓形的⼀个算法，基于此会发现⼀个社区。
从上⾯的分析中我们可以发现图计算有很多的做法和算法，同时也发现图和表格可以做互相的转换。
1.2 GraphX的框架设计GraphX时，点分割和GAS都已成熟，在设计和编码中针对它们进⾏了优化，并在功能和性能之间寻找最佳的平衡点。
如同Spark本⾝，每个⼦模块都有⼀个核⼼抽象。
GraphX的核⼼抽象是Resilient Distributed Property Graph，⼀种点和边都带属性的有向多重图。
它扩展了Spark RDD的抽象，有Table和Graph两种视图，⽽只需要⼀份物理存储。
两种视图都有⾃⼰独有的操作符，从⽽获得了灵活操作和执⾏效率。
学会使用ApacheSpark进行大数据分析和处理的基本操作
学会使用ApacheSpark进行大数据分析和处理的基本操作Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，被广泛应用于大数据分析和处理中。
学会使用Apache Spark进行大数据分析和处理的基本操作，对于数据科学家和大数据工程师来说至关重要。
本文将介绍Apache Spark的基本概念和操作，包括数据加载、转换、过滤、聚合以及输出等，以帮助读者快速上手使用Apache Spark进行大数据分析和处理。
第一章：Apache Spark简介与安装Apache Spark是一款开源的大数据处理框架，提供了高效的分布式计算能力，可以处理大规模的数据集。
在使用Apache Spark 之前，我们需要先安装Spark并配置好相应的环境。
具体的安装过程可以在Apache Spark官方网站上找到，并根据操作系统类型和版本进行安装、设置和配置。
第二章：数据加载与存储在使用Apache Spark进行大数据分析和处理之前，我们需要先将数据加载到Spark中。
Spark支持多种数据源和格式，如文本文件、CSV文件、JSON文件、数据库等。
可以使用Spark的API或工具（如spark-submit或spark-shell）来加载和读取数据。
除了加载数据，我们还可以将结果保存到各种外部存储介质中，如HDFS、S3或关系型数据库等。
第三章：数据转换与过滤在数据分析和处理过程中，常常需要对数据进行转换和过滤以满足需求。
Apache Spark提供了丰富的转换和过滤操作，如映射、过滤、排序、去重等。
通过这些操作，我们可以对数据集进行加工和处理，以便于后续的分析和挖掘。
第四章：数据聚合与计算数据聚合是大数据处理中常见的操作之一，Apache Spark提供了多种聚合和计算函数，如求和、平均值、最大值、最小值、统计等。
通过这些函数，我们可以对数据集进行统计和计算，以获取更有价值的信息。
此外，Spark还支持自定义聚合函数和窗口函数，可以满足更加复杂的需求。
云计算与大数据技术知到章节答案智慧树2023年北京联合大学
云计算与大数据技术知到章节测试答案智慧树2023年最新北京联合大学绪论单元测试1.下列哪些应用属于大数据技术的应用（）。
参考答案:音视频网站上通过分析注册用户的浏览习惯，为用户推送感兴趣的音视频。
;手机银行或网上银行在用户画像基础上，对用户群进行定位，挖掘潜在金融服务需求。
;政务领域中的智慧城市建设，如智慧交通、智慧医疗、智慧教育等。
;电商网站上对注册用户浏览信息记录、分析、挖掘，为用户推送感兴趣的商品。
2.日常我们用到的云服务器、钉钉办公软件、百度网盘等应用都是云计算服务厂商提供的云计算服务。
（）参考答案:对第一章测试1.云计算的服务模式包括（）。
参考答案:平台即服务;软件即服务;基础设施即服务2.云计算的劣势有（）。
参考答案:风险被集中;数据泄密的环节增多;严重依赖网络3.云计算部署模型有（）。
参考答案:公有云;私有云;混合云4.云计算是把有形的产品（网络设备、服务器、存储设备、各种软件等）转化为服务产品（IaaS，PaaS，SaaS），并通过网络让人们远程在线使用。
（）参考答案:对5.云计算是一种计算模式，能够提供随时随地、便捷的、随需应变的网络接入，访问可配置的计算资源共享池。
（）参考答案:对第二章测试1.虚拟化技术主要用于云计算物理资源的池化，物理资源不包括（）。
参考答案:操作系统2.虚拟技术特性有（）。
参考答案:隔离;封装;分区;相对于硬件独立3.虚拟化的益处包括（）。
参考答案:实现节能减排;实现动态负载均衡;实现资源最优利用;通过系统自愈功能提升可靠性4.个人PC上使用比较多的虚拟化工具有（）。
参考答案:Virtual Box;VMware Workstation5.虚拟化是一项技术，而云是一种环境或服务。
（）参考答案:对6.虚拟化的主要功能是把单个资源抽象成多个给用户使用，而云计算则是帮助不同部门或公司访问一个自动置备的资源池。
（）参考答案:对第三章测试1.开放系统的存储类型分为内置存储和外挂存储，其中外挂存储可分为（）。
Spark大数据处理框架入门与实践
Spark大数据处理框架入门与实践概述Spark是现今最流行的大数据处理框架之一，它可以处理多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据、日志数据等。
本文将介绍Spark的基本概念与使用方法，并通过实际案例帮助读者快速掌握Spark大数据处理框架。
Spark的基本概念Spark是一种基于内存的分布式计算框架，可以将数据分布在多个节点上进行计算，从而提高计算效率。
Spark的核心理念是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD），它是一种分布式的元素集合，通过分布式群集实现高效计算。
RDD 分为两种类型：Spark的高级API中，基于RDD构建的应用程序称为Spark Core。
Spark的优势Speed：Spark使用内存计算，因此速度要比Hadoop快。
Ease of Use：Spark的API非常友好，许多用户花费很短的时间在上手Spark上。
Unified Engine：Spark的统一计算引擎可以处理多个任务，包括批量处理、流处理等。
Real-time stream processing：Spark有流计算框架Spark Streaming，可以进行流处理。
安装Spark安装Java环境下载Spark启动SparkSpark的实践在下面的实践中，我们将从实际的案例开始使用Spark构建项目。
案例描述我们将使用Spark来分析一份数据，该数据是储格拉斯选举数据，包括每个区域的投票情况和每个候选人得票情况。
步骤1：数据探索我们先下载数据并使用Spark来分析。
下载数据分析数据在Spark中，数据可以从多种来源读取，例如HDFS、S3、HTTP等。
对于我们的数据，我们可以使用以下代码从文件中读取。
在将数据读取到Spark中之后，我们可以使用一些API来处理数据。
下面是一些示例代码，用于清理数据并返回有关储格拉斯选举的一些统计信息。
步骤2：数据处理在数据探索之后，我们需要进一步处理数据。
Spark介绍
Spark介绍安装在集群上的spark版本：spark-1.6.3-bin-hadoop2.6.tgz scala版本：scala-2.10.4.tgz1、spark是什么Spark，是⼀种通⽤的⼤数据计算框架，正如传统⼤数据技术Hadoop的MapReduce、 Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等。
Spark包含了⼤数据领域常见的各种计算框架，⽐如:Spark Core⽤于离线计算Spark SQL⽤于交互式查询Spark Streaming⽤于实时流式计算Spark MLlib⽤于机器学习Spark GraphX⽤于图计算Spark主要⽤于⼤数据的计算，⽽Hadoop以后主要⽤于⼤数据的存储（⽐如HDFS、 Hive、 HBase等），以及资源调度（ Yarn）Spark+Hadoop的组合，是未来⼤数据领域最热门的组合，也是最有前景的组合！2、spark介绍Spark，是⼀种"One Stack to rule them all"的⼤数据计算框架，期望使⽤⼀个技术堆栈就完美地解决⼤数据领域的各种计算任务。
Apache官⽅，对Spark的定义就是：通⽤的⼤数据快速处理引擎。
Spark使⽤Spark RDD、 Spark SQL、 Spark Streaming、 MLlib、 GraphX成功解决了⼤数据领域中，离线批处理、交互式查询、实时流计算、机器学习与图计算等最重要的任务和问题。
Spark除了⼀站式的特点之外，另外⼀个最重要的特点，就是基于内存进⾏计算，从⽽让它的速度可以达到MapReduce、 Hive的数倍甚⾄数⼗倍！现在已经有很多⼤公司正在⽣产环境下深度地使⽤Spark作为⼤数据的计算框架，包括 eBay、 Yahoo!、 BAT、⽹易、京东、华为、⼤众点评、优酷⼟⾖、搜狗等等。
Spark同时也获得了多个世界顶级IT⼚商的⽀持，包括IBM、 Intel等。
大数据试题及答案
大数据试题及答案大数据试题及答案第一章：概述⑴什么是大数据？大数据是指规模巨大、复杂多样的数据集合，无法通过传统的数据处理工具进行处理与分析。
⑵大数据的特点有哪些？- 体量大：大数据的规模通常以TB、PB、EB等级进行衡量。
- 多样性：大数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
- 时效性：大数据的产生和更新速度很快。
- 高速性：大数据的处理需要高速的数据存储和计算能力。
⑶大数据的应用领域有哪些？- 金融行业：大数据可以用于风险控制、反欺诈、客户细分等。
- 零售行业：大数据可以用于商品推荐、库存管理、营销策略等。
- 医疗行业：大数据可以用于疾病诊断、药物研发、患者管理等。
第二章：大数据技术⑴大数据的存储技术- 分布式文件系统：HDFS、Ceph等。
- NoSQL数据库：Redis、MongoDB等。
- 列存储数据库：HBase、Cassandra等。
⑵大数据的计算技术- 分布式计算框架：MapReduce、Spark、Flink等。
- 流式计算框架：Storm、Kafka等。
- 图计算框架：GraphX、Giraph等。
⑶大数据的处理技术- 数据清洗与预处理：数据过滤、去重、缺失值处理等。
- 数据挖掘与分析：关联规则挖掘、聚类分析、预测建模等。
- 可视化与报表：数据可视化工具、报表工具等。
第三章：大数据分析⑴数据采集与清洗- 数据采集：从各种数据源中提取数据，如数据库、日志文件、网络爬虫等。
- 数据清洗：对采集到的数据进行去噪、去重、格式化等处理。
⑵数据存储与管理- 数据存储：将清洗后的数据存储到相应的存储系统中，如HDFS、数据库等。
- 数据管理：对存储的数据进行分类、索引、备份等管理。
⑶数据分析与挖掘- 数据预处理：对存储的数据进行特征选择、降维、标准化等处理。
- 数据建模：通过机器学习算法构建预测模型或分类模型。
- 数据评估：对建模结果进行评估和优化。
第四章：大数据应用案例⑴网络广告推荐系统⑵金融风控系统⑶物流运输优化系统第五章：附件本文档所涉及的附件包括示例代码、数据集、技术文档等，请参考附件部分的内容。
Spark大数据技术原理与实践
HDFS
HDFS
read iter. 1 write
Input
HDFS read
Input
DataSharinginSpark
太慢，冗余读写、序列化、磁盘IO
HDFS
HDFS
read iter. 2 write
.. .
query 1
result 1
query 2
result 2
query 3 .. .
result 3
10-100x快于网络和磁盘
iter. 1
iter. 2
.. .
Input
one-time processing
Input
Distributed memory
query 1 query 2 query 3
.. .
Spark 核心概念-- RDDs
7
• 弹性分布式数据集（ResilientDistributed Datasets）
重复使用。
– A distributed memory abstraction that letsprogrammers perform
in-memory computations on large clusters – 只读的，可分区的分布式数据集 – 只能直接通过操作符来创建和处理 – 支持容错处理
• R D D 操作：
据栈的基础组件；
• 做什么
– 数据处理（ Data Processing）： 可以用来快速处理数 据，兼具容错性和可扩展性。
– 迭代计算（ Iterative Computation）：支持迭代计算， 有效应对多步的数据处理逻辑。
– 数据挖掘（ Data Mining）：在海量数据基础上进行复 杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。
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CONTENTS
目录
PART 01 分布式图计算 PART 02 Spark Graphx简介 PART 03 Graphx实现 PART 04 Graphx实例
PART 05 Spark Graphx的优势 PART 06 作业
PART 01 分布式图计算
分布式图计算
数据并行与图并行计算 1.数据并行系统，像 MapReduce和Spark等计算 框架，主要用于对数据集进行 各种运算，在数据内部之间关 联度不高的计算场景下能够进 行很高效的处理。 2.图并行计算对存在较高关联 度的数据处理非常合适
指定不同的划分策略
Spark GraphX简介
GraphX的设计要点
Property Graph
3
rxin stu.
Advisor
5
franklin, prof.
Colleague Collab.
PART 02 Spark GraphX简介
Spark GraphX是一个分布式图处理框架， 它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘 简洁易用的而丰富的接口，极大的方便了对 分布式图处理的需求
Spark GraphX简介
GraphX的应用背景
在社交网络中人与人之间存在
有很多关系链，例如微博、微 信、QQ、Twitter、Facebook、
Table View
GraphX Unified Representation
Graph View
Spark GraphX简介
GraphX的框架
算法
PageRank
SVDPlusPlus
TriangleCount
ConnectedCom ponents
操作
GraphOps
Pregel Graph
GraphImpl
Pregel框架以顶点为中心，对边进行切割，将图数据分成若干个分区，
每一个分区包含一组顶点以及由这组顶点为源顶点构成的边，并不断在
顶点上进行算法迭代和数据同步
B P2 A
A 连接B P1
C 连接D
P1 C
D P3
B 连接C
P2
D 连接B
P3
分布式图计算
Pregel计算过程
读取输入数据，初始化图数据，
GAS模型是以节点为中心的图计算编程模型，某个顶点可能被部署到多台
机器上，其中一台机器上的为主顶点（Master），其余机器上的为镜像
顶点（Mirror），与主顶点的数据保持同步，将边唯一部署在某一台机器
上
B
A
B
P1
A
C
P1
P2
D
B P2
C P3
D
C
D P3
分布式图计算
GAS模型计算阶段划分 ➢ 收集阶段：工作顶点的边，可以是出边或入边，也可以同时包含入边
实现 PartitionStrategy
VertexRDD
MessageToPartition VertexPartition
EdgeRDD Edge
EdgePartition
RDD{EdgeTripl et}
EdgeTriplet
RoutingTablePartit ReplicatedVertexVi
就是一个分布式的图处理系统。
Hyperlinks
PageRank
Top 20 Page Title PR.
Top Communities
Com. PR.
Editor Graph
Community Detection
User Community
User Com.
Spark GraphX简介
GraphX的框架 GraphX的核心抽象是Resilient Distributed Property Graph，一种点 和边都带属性的有向多重图。它扩展了Spark RDD的抽象，具有Table 和Graph两种视图，而只需要一份物理存储
分布式图计算
图存储模式 1.边分割：每个顶点都存储一次，但有的边会被打断分到两台机器上。 2.点分割：每条边只存储一次，都只会出现在一台机器上。邻居多的点 会被复制到多台机器上
A
B2
A
B
A
1
1
C
C
ห้องสมุดไป่ตู้D3
C
D
C
B2 D3
A
1
B
C
D
3
A
B
C
B
C
D
（a）Edge-Cut
（b）Vertex-Cut
分布式图计算
A 3
在图数据上运行一系列的超步
运算直至整个计算结束，输出
结果。当一个节点结束计算之
6
后，该节点停止运行，如果有
新任务分配，则又重新开始运
6
行，然后再次停止。当所有节
点全部停止运行，并且没有新
任务分配的时候，整个算法停
6
止
B
C
6
2
6
2
6
6
6
6
D
1
超步0
6
超步1
6
超步2
6
超步3
分布式图计算
GAS模型：邻居更新模型
图计算模式
1.图计算框架基本上都遵循BSP（Bulk Synchronous Parallell）计算模式。
2.在BSP中，一次计算过程由一系列全局超步组成
3.超步分为三个阶段：
处理 器
➢ 本地执行阶段 ➢ 全局通信阶段
局部 计算
➢ 栅栏同步阶段
通讯
栅栏 同步
分布式图计算
Pregel模型：像顶点一样思考
Link Table Title Link
Linkedin等，这些都是大数据
产生的地方，都需要图计算。
Raw Wikipedia
因为图的结构复杂、数据量大， </>
只有分布式的图处理才能胜任。 XML
Editor Table
Editor Title
由 于 Spark GraphX 底 层 是 基
于 Spark 来 处 理 的 ， 所 以 天 然
ion
ew
Spark GraphX简介
GraphX的设计要点 ➢ 1.对GraphX视图的所有操作，最终都会转换成其关联的Table视图的
RDD操作来完成 ➢ 2.两种视图底层共用的物理数据，由RDD[VertexPartition]和
RDD[EdgePartition]这两个RDD组成 ➢ 3.图的分布式存储采用点分割模式，而且使用partitionBy方法，由用户
和出边，从邻接顶点和自身收集数据，并对收集的数据使用用户定义 的函数进行运算。这一阶段对顶点和边都是只读的。 ➢ 执行阶段：镜像顶点将收集阶段的计算结果发送给主顶点，主顶点对 从各个镜像顶点收集的数据进行聚集运算，并利用聚集结果和上一步 的顶点数据，按照用户定义的更新函数进行计算，更新主顶点的数据， 并同步给镜像顶点。在执行阶段中，工作顶点可修改，边不可修改。 ➢ 分发阶段：工作顶点更新完成之后，更新边上的数据，通知对其有依 赖的邻接边更新状态。在分发阶段，工作顶点只读，边上数据可写。