第8章-Spark内存计算框架---大数据基础
Spark基本架构及原理
Spark基本架构及原理Hadoop 和 Spark 的关系Spark 运算⽐ Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是因为 Hadoop 在⼀次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写⼊到磁盘中,第⼆次 Mapredue 运算时在从磁盘中读取数据,所以其瓶颈在2次运算间的多余 IO 消耗. Spark 则是将数据⼀直缓存在内存中,直到计算得到最后的结果,再将结果写⼊到磁盘,所以多次运算的情况下, Spark 是⽐较快的. 其优化了迭代式⼯作负载Hadoop的局限Spark的改进抽象层次低，代码编写难以上⼿通过使⽤RDD的统⼀抽象，实现数据处理逻辑的代码⾮常简洁只提供了Map和Reduce两个操作，⽋缺表达⼒通过RDD提供了很多转换和动作，实现了很多基本操作，如Sort, Join等⼀个Job只有Map和Reduce两个阶段，复杂的程序需要⼤量的Job来完成，且Job之间的依赖关系需要开发者⾃⾏管理⼀个Job可以包含RDD的多个转换操作，在调度时可以⽣成多个阶段（Stage），⽽且如果多个map操作的RDD的分区不变，是可以放在同⼀个Task中进⾏处理逻辑隐藏在代码细节中，缺乏整体逻辑视图RDD的转换⽀持流式API,提供处理逻辑的整体视图对迭代式数据处理性能⽐较差，Reduce与下⼀步Map之间的中间结果只能存放在HDFS中通过内存缓存数据，可⼤⼤提⾼迭代式计算的性能，内存不⾜时可以溢出到本地磁盘，⽽不是HDFSReduceTask需要等待所有MapTask都完成后才可以开始分区相同的转换构成流⽔线放在⼀个Task中运⾏，分区不同的转换需要Shuffle，被划分到不同的Stage中，需要等待前⾯的Stage 完成后才可以开始时延⾼，只适⽤Batch数据处理，对于交互式数据处理和实时数据处理的⽀持不够通过将流拆成⼩的batch提供Discretized Stream处理流数据Spark 的主要特点还包括:(1)提供 Cache 机制来⽀持需要反复迭代计算或者多次数据共享,减少数据读取的 IO 开销;(2)提供了⼀套⽀持 DAG 图的分布式并⾏计算的编程框架,减少多次计算之间中间结果写到 Hdfs 的开销;(3)使⽤多线程池模型减少 Task 启动开稍, shuffle 过程中避免不必要的 sort 操作并减少磁盘 IO 操作。
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大数据编程基础(Scala版)》第六章SparkSQL
6.1.2 程序主入口SparkSession
在启动进入spark-shell后，spark-shell默认提供了一个Spa rkSession对象，名称为spark，因此在进入spark-shell之后进行 各种数据操作，可以依据代码6-1声明创建一个SparkSession对 象，也可以直接使用spark-shell提供的默认的SparkSession对象， 即spark。
6.1.1 Spark SQL架构
Spark SQL与传统的DBMS的“查询优化器+执行器” 的架构较为相似，只不过其执行器是在分布式环境中实 现，并采用Spark作为执行引擎。Spark SQL的执行优化 器是Catalyst，其基于Scala语言开发的，可以灵活利用 Scala原生的语言特性扩展功能，奠定了Spark SQL的发展 空间。所有的Spark SQL语句最终都通过Catalyst解析、 优化生成可以执行的Java字节码。
Spark大数据编程基础（Scala版）
本章对Spark SQL进行了概述，包括架构、特点和程 序主入口等，以及Spark SQL的DataFrame编程抽象；然 后介绍了DataFrame与RDD的区别，从外部数据源创建 DataFrame的方法，以及RDD转换为DataFrame的两种方 法；再对DataFrame的Transformation操作、Action操作 和保存操作进行了介绍；最后用综合实例对整章内容进 行总结概括。
6.1.2 程序主入口SparkSession
SparkSession对象不仅为用户提供了创建Data Frame对象、读取外部数据源并转化为DataFrame 对象以及执行sql查询的API，还负责记录着用户希 望Spark应用在Spark集群运行的控制、调优参数， 是Spark SQL的上下文环境，是运行的基础。
Spark大数据处理框架解读与实践案例
Spark大数据处理框架解读与实践案例随着大数据应用的不断增长，高效的大数据处理框架成为了企业和研究机构的关注焦点。
Spark作为一种快速、通用的大数据处理框架，已经成为了业界的热门选择。
本文将对Spark进行深入解读，并通过一个实践案例来展示其强大的大数据处理能力。
Spark是一个基于内存计算的大数据处理框架，由于其强大的计算引擎和丰富的功能，成为了大数据处理领域的佼佼者。
与传统的MapReduce框架相比，Spark 具有以下几个显著优势：首先，Spark充分利用内存计算，大大提高了处理速度。
传统MapReduce框架需要将数据存储在磁盘上，而Spark将数据存储在内存中，从而避免了频繁的I/O 操作，极大地提高了计算效率。
其次，Spark支持多种语言，包括Java、Scala和Python等，使得开发者可以根据自己的偏好和实际应用场景选择最合适的编程语言。
同时，Spark提供了丰富的API和库，如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等，使得开发者可以在同一框架下完成各种不同类型的大数据处理任务。
另外，Spark还支持交互式查询和实时流处理。
通过Spark的交互式Shell，开发者可以快速地进行数据查询和分析，对于业务场景下需要即时响应的数据处理需求非常有用。
而Spark Streaming则提供了实时流处理的功能，使得开发者可以对即时数据进行流式处理和分析。
为了更好地理解Spark的强大能力，我们接下来将通过一个实践案例来演示其在大数据处理中的应用。
假设我们要对一个电子商务网站的用户行为数据进行分析，以了解用户的购买行为和喜好。
首先，我们需要从网站的服务器日志中提取所需的数据。
通过Spark 的强大文件读取功能，我们可以快速地读取和处理大量的日志文件。
接下来，我们可以使用Spark的数据处理和分析功能对提取到的日志数据进行清洗和转换。
比如，我们可以筛选出某一时间段内的用户购买记录，并进行聚合分析，以确定最受欢迎的商品和购买次数最多的用户。
第8章 大数据技术及应用
第8章 大数据技术及应用
8.1 大数据应用概述 8.2 大数据的采集 8.3 大数据的存储与处理 课后习题八
第8章 大数据技术及应用
. 8.1 大数据应用概述
. 8.1.1 大数据的概念与意义
1. 大数据的概念 大数据(Big Data)指无法在一定时间范围内用常规软件 工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式 才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、 高增长率和多样化的信息资产，如购物网站的消费记录。这 些数据只有进行处理整合才有意义。
第8章 大数据技术及应用
8.3.2 大数据数据处理技术概述 大数据处理的流程主要包括四个环节：采集、导入(预
处理)、统计(分析)和挖掘。下面针对这四环节进行简单阐述。 1. 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端
(Web、App或传感器形式等)的数据，并且用户可以通过这 些数据库来进行简单的查询和处理工作。
1. 互联网大数据 互联网上的数据每年增长50%，每两年便将翻一番。互 联网数据中心(Internet Data Center，IDC)预测，到2020年， 全球将总共拥有35 ZB的数据量。
第8章 大数据技术及应用
2. 政务大数据 政务大数据是政府部门在对整个社会活动进行管理的过 程中产生并使用的各类巨量数据，包括工业数据、农业数据、 工商数据、纳税数据、环保数据、海关数据、土地数据、房 地产数据、气象数据、金融数据、信用数据、电力数据、电 信数据、天然气数据、自来水数据和道路交通数据等各种数 据以及针对个人的人口、教育、收入、安全刑事案件、出入 境数据、旅游数据、医疗数据、教育数据和消费数据等各种 数据。
第8章 大数据技术及应用 课后习题八
《Spark大数据编程基础(Scala版)》第八章 Spark GraphX
8.1 GraphX简介
（2）操作层：在抽象类Graph及其实现类GraphImpl两个 类中定义了构建图操作、转换操作、结构操作、聚合操作和 缓存操作等；另外，在GraphOps类中也实现了图基本属性操 作和连接操作等。Graph类是最重要的一个类，也是一个抽象 类，Graph类中一些没有具体实现的内容是由GraphImpl完成， GraphOps是一个协同工作类。
8.2.2 GraphX图分割
GraphX支持边上的4种不同的Partition（分区）策略： （1）RandomVertexCut：边随机分布; （2）CanonicalRandomVertexCut：要求两个顶点间 如果有多条边则分在同一分区中; （3）EdgePatition1D：从一个顶点连出去的边在同一 分区; （4）EdgePatition2D：边通过元组(srcId,dstId)划分 为两维的坐标系统。
8.1 GraphX简介
GraphX是一个分布式图处理框架，基于Spark平台提供对图 计算和图挖掘简洁易用而丰富多彩的接口，满足了大规模图处 理的需求。与其他的图处理系统和图数据库相比，基于图概念 和图处理原语的GraphX，优势在于既可以将底层数据看成一个 完整的图，也可以对边RDD和顶点RDD使用数据并行处理原语。
8.1 GraphX简介
精品课件-云计算与大数据-第8章 Hadoop和Spark平台
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署
8.2.3 Hadoop部署 3、完全分布式模式 • 完全分布式模式将构建一个Hadoop集群，实现真正的分布式。
其体系结构由两层网络拓扑组成，形成多个机架（Rack）， 每个机架会有30~40台的机器，这些机器共享具有GB级别带 宽的网络交换机。 • 在配置Hadoop时，配置文件分为两类： (1) 只 读 类 型 的 默 认 文 件 ： core-default.xml 、 hdfsdefault.xml、mapred-default.xml、mapred-queues.xml (2) 定 位 （ site-specific ） 设 置 ： core-site.xml 、 hdfssite.xml、mapred-site.xml、mapred-queues.xml
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署
8.2.1 Hadoop的组成 3、Flume数据收集工具 • Flume
的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系 统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提 供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制） 的能力。
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署 8.2.1 Hadoop的组成
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署
8.2.1 Hadoop的组成 1、Sqoop数据库同步工具 • Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个第三方
模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发 人员能够更快速的迭代开发，Sqoop独立成为一个Apache项 目。它主要用于在Hadoop与传统的数据库等之间进行数据的 传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL、Oracle、 Postgres等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将 HDFS的数据导入到关系型数据库中。
大数据导论智慧树知到答案2024年商丘工学院
大数据导论商丘工学院智慧树知到答案2024年第一章测试1.大数据的前沿技术是（）。
A:数据定义B:数据结构.C:数据处理D:数据分析答案:D2.大数据赖以生存的土壤是（）。
A:互联网B:前沿技术C:物联网D:网络信息答案:A3.第三次信息化浪潮的标志是哪些技术的兴起？( )A:云计算B:大数据C:个人计算机D:物联网答案:ABD4.以下是大数据存储面临的挑战的选项是( )。
A:数据问题B:管理问题C:应用问题D:系统问题答案:BCD5.信息科技为大数据时代提供哪些技术支撑？( )A:网络带宽不断增加B:CPU 处理能力大幅提升C:存储设备容量不断增加D:数据量不断增大答案:ABC6.大数据产业指的是什么（）。
A:一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合B:提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业C:提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电网等行业应用的企业D:提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业答案:A7.万维网之父是 ( )。
A:蒂姆●伯纳斯-李B:彼得●德鲁克C:舍恩伯格D:斯科特布朗答案:A8.以下哪一项不属于大数据的特征（）。
A:数据价值密度高B:单位处理数据的速度高C:数据类型复杂D:数据量大答案:A9.大数据存储的特点与挑战有( )。
A:成本问题B:容量问题C:安全问题D:延迟问题答案:ABCD10.大数据可以帮助发现规律，大数据可以帮助解释现象，大数据可以帮助预测未来。
（）A:对 B:错答案:A第二章测试1.大数据的最显著特征是( )。
A:数据类型多样B:数据价值密度高C:数据处理速度快D:数据规模大答案:D2.下列不属于 Google云计算平台技术架构的是（）。
A:结构化数据表 BigTableB:分布式锁 ChubbyC:并行数据处理 MapReduceD:弹性云计算 EC2答案:D3.物联网的全球发展形势可能提前推动人类进入“智能时代”，也称（）。
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Spark的调度机制
初始化SparkContext对象需要传递两个参数： （1）集群URL：为Spark指定需要连接的集群，如果使用的是local值，可以让 Spark运行在单机单线程上而无需连接到集群； （2）应用名：在Spark中运行的应用程序的名字，当连接到一个集群时，这个值 可以帮助用户在集群管理器的用户界面中找到自己的应用。
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Spark的调度机制
RDD的Action操作触发Job的提交，提交到Spark中的Job生成RDD DAG（RDD 有 向无环图），由DAGScheduler转换为Stage DAG，每个Stage中产生相应的Task集 合，TaskScheduler将任务分发到Executor执行。
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Spark的调度机制
Spark应用（Application）是用户提交的应用程序，执行模式有Local、Standalone、 YARN、Mesos。根据Spark Application的Driver Program是否在集群中运行，Spark 应用的运行方式又可以分为Cluster模式和Client模式。
应用的基本组件如下： • Application • Driver Program • RDD Graph • Job • Stage • Task
RDD的持久化
由于Spark RDD是惰性求值的，因此，当需要多次使用同一个转换完的RDD时， Spark会在每一次调用行动操作时去重新进行RDD的转换操作，这样频繁的重算 在迭代算法中的开销很大。 为了避免多次计算同一个RDD，可以用persist()或cache()方法来标记一个需 要被持久化的RDD，一旦首次被一个行动（Action）触发计算，它将会被保留 在计算结点的内存中并重用。
第8章 Spark分布式内存计算框架
大数据项目组
2018年7月
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目录
Spark简介 Spark的编程模型 Spark的调度机制 Spark生态圈其他技术 Zeppelin：交互式分析Spark数据
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Spark简介
Spark是一种基于内存的、用以实现高效集群计算的平台。准确地讲，Spark是一 个大数据并行计算框架，是对广泛使用的MapRedu调度机制
Spark应用转换流程：
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Spark的调度机制
在Spark应用提交之后，Spark启动调度器对其进行调度。从整体上看，调度 可以分为四个级别： • Application调度 • Job调度 • Stage的调度 • Task的调度
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目录
Spark简介 Spark的编程模型 Spark的调度机制 Spark生态圈其他技术 Zeppelin：交互式分析Spark数据
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Spark的编程模型
RDD上的操作 转换（Transformation）操作：将一个RDD转换为一个新的RDD。
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RDD上的操作
行动（Action） 操作：行动操 作会触发Spark 提交作业，对 RDD进行实际 的计算，并将 最终求得的结 果返回到驱动 器程序，或者 写入外部存储 系统中。
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Spark的编程模型
核心数据结构RDD Spark将数据抽象成弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，
RDD），RDD实际是分布在集群多个节点上数据的集合，通过操作RDD对 象来并行化操作集群上的分布式数据。 RDD有两种创建方式
（1）并行化驱动程序中已有的原生集合； （2）引用HDFS、HBase等外部存储系统上的数据集。
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目录
Spark简介 Spark的编程模型 Spark的调度机制 Spark生态圈其他技术 Zeppelin：交互式分析Spark数据
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Spark的调度机制
每个Spark应用都由一个驱动器程序来发起集群上的各种并行操作。驱动器程序 通过SparkContext对象来访问Spark，这个对象代表对计算集群的一个连接，shell 在启动时会自动创建一个叫作sc变量的SparkContext对象。
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RDD计算工作流
RDD计算的具体流程如下。 输入：定义初始RDD，数据在Spark程序运行 时从外部数据空间读取进入系统，转换为 Spark数据块，形成最初始的RDD； 计算：形成RDD后，系统根据定义好的Spark 应用程序对初始的RDD进行相应的转换操作 形成新的RDD；然后，再通过行动操作，触 发Spark驱动器，提交作业。如果数据需要复 用，可以通过cache操作对数据进行持久化操 作，缓存到内存中； 输出：当Spark程序运行结束后，系统会将最 终的数据存储到分布式存储系统中或Scala数 据集合中。
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Spark生态圈其他技术
1．Spark SQL简介 Spark SQL提供在大数据上的SQL查询功能，是Spark用来操作结构化数据和 半结构化数据的模型。结构化数据，是指存放数据的记录或文件带有固定的 字段描述，Excel表格和关系型数据库中的数据都属于结构化数据。而半结构 化数据，则是不符合严格数据模型结构的数据，但也带有一些数据标记，如 XML文件和JSON文件都是常见的半结构化数据。
2．Spark Streaming简介 在一些大数据场景中，会有大量的实时数据产生，如电商用户的购买记录、 搜索引擎中的搜索记录等。这些数据的分析反馈往往需要很高的实时性，所以 采用传统MapReduce或者Spark的处理方式（被称为批量处理）分析这些数据时 实时性不够，就需要采用一种被称作流式计算的方式，及时地处理小批量的数 据。
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Spark简介
促进Apache Spark迅速成长为大数据分析核心技术的主要原因有以下几个。
• 轻量级快速处理 • 易于使用、支持多语言 • 具有良好的兼容性 • 活跃和不断壮大的社区 • 完善的生态圈 • 与Hadoop的无缝连接
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目录
Spark简介 Spark的编程模型 Spark的调度机制 Spark生态圈其他技术 Zeppelin：交互式分析Spark数据