2.10

1. Spark 的核心概念

• RDD（弹性分布式数据集）：Spark 的基础数据结构，是不可变的分布式数据集合，支持容错和并行操作。
• DAG（有向无环图）：Spark 通过 DAG 来表示任务的执行计划，优化计算过程。
• Executor（执行器）：运行在集群节点上的进程，负责执行任务和存储数据。
• Driver：主程序，负责解析代码、构建 DAG 和调度任务。
• Partition（分区）：数据的逻辑划分，用于并行处理。

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2. Spark 的运行模式

• 本地模式（Local Mode）：运行在单机上，适合开发和测试。
• 伪分布式模式（Standalone Mode）：运行在单机上，模拟分布式环境。
• 分布式模式（Cluster Mode）：
  • Standalone：Spark 自带的集群管理器。
  • YARN：适用于 Hadoop 生态系统。
  • Mesos：支持多种框架的资源管理器。
  • Kubernetes：适合容器化部署。

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3. Spark 的主要组件

• Spark Core：提供基本功能，如任务调度、内存管理等。
• Spark SQL：支持 SQL 查询和 DataFrame API，用于结构化数据处理。
• Spark Streaming：支持实时流数据处理。
• MLlib：提供机器学习算法库。
• GraphX：用于图计算和图分析。

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4. Spark 的使用流程

1. 初始化 SparkSession：
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   val spark = SparkSession.builder()
     .appName("MyApp")
     .master("local[*]")
     .getOrCreate()

2. 读取数据：
   • 文本文件：
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     val textFile = spark.read.textFile("path/to/file.txt")

   • 结构化数据（如 CSV、JSON）：
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     val df = spark.read.option("header", "true").csv("path/to/data.csv")

3. 数据处理：
   • RDD：
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     val rdd = textFile.map(line => line.split(" ").length)

   • DataFrame：
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     df.select("column1", "column2").filter($"column1" > 10).show()

   • Dataset：
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     val ds = df.as[MyCaseClass].filter(_.column1 > 10)

4. 保存结果：
   • 保存为文件：
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     df.write.csv("path/to/output")

   • 输出到控制台：
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     df.show()

5. 停止 SparkSession：
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   spark.stop()

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5. Spark 的性能优化

• 内存管理：
  • 调整内存分配（spark.executor.memory、spark.driver.memory）。
  • 启用内存压缩（spark.memory.useLegacyMode）。
• 数据分区：
  • 合理设置分区数（spark.sql.shuffle.partitions）。
  • 使用广播变量（broadcast）优化小表连接。
• 持久化：
  • 使用缓存（persist 或 cache）存储中间结果。
• 调优：
  • 避免宽依赖操作（如 groupByKey）。
  • 使用 DataFrames 或 Datasets 替代 RDDs。

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6. 常见问题

• 内存溢出：
  • 调整内存参数或优化数据处理逻辑。
• 任务失败：
  • 检查数据倾斜、网络问题或资源不足。
• 性能瓶颈：
  • 使用 Spark UI 分析任务执行情况，优化代码逻辑。

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7. Spark 的应用场景

• 大数据处理：处理海量日志、用户行为数据等。
• 实时分析：通过 Spark Streaming 实现实时数据处理。
• 机器学习：利用 MLlib 进行模型训练和预测。
• 图计算：分析社交网络、推荐系统等图结构数据。

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8. Spark 的优势

• 高性能：支持内存计算，比 Hadoop MapReduce 更快。
• 通用性：支持多种数据处理模式（批处理、流处理、SQL 查询、机器学习）。
• 易用性：提供多种语言支持（Scala、Java、Python、R）。
• 容错性：通过 RDD 的容错机制保证数据一致性。

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9. Spark 的局限性

• 内存需求高：依赖内存计算，对硬件资源要求较高。
• 复杂性：分布式环境下的调试和优化较为复杂。
• 成本：大规模集群部署和维护成本较高。

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10. 未来发展方向

• 与云平台的融合：如与 AWS EMR、Azure HDInsight 等集成。
• 性能优化：持续改进内存管理和任务调度。
• 机器学习与 AI：加强与深度学习框架的结合。