Spark2.4.0学习笔记

这是一个学习 Apache Spark 的共享资源库。最初由 [Feng2017] 在 Github 上发布，主要包含作者在 IMA 数据科学奖学金期间的自学笔记。 该资源库力求使用详细的演示代码和示例来演示如何使用每个主要功能。 这些教程假设读者具备编程和 Linux 的基础知识，并以简单易懂的教程和详细示例的形式分享 PySpark 编程知识。

Apache Spark是Apache软件基金会下的一款开源大数据处理框架，其2.4.0版本在原有基础上进行了扩展和优化，提供了更高效、稳定和丰富的功能。Spark的核心设计理念是快速、通用和可扩展的数据处理，通过内存计算大幅提升了数据处理速度，使得大规模数据分析更为便捷。Spark 2.4.0源码包含了以下关键组件：1. Spark Core：负责任务调度、内存管理、故障恢复和与存储系统的交互，提供了RDD（弹性分布式数据集）抽象，支持数据处理的并行化和容错性。2. Spark SQL：用于结构化数据处理，支持与传统SQL数据库交互，提供了DataFrame和Dataset API，以安全、可读的方式进行强类型数据处理。3. Spark Streaming：提供实时流处理能力，将数据流划分为微批次，并通过Spark Core实现低延迟、高吞吐量的处理。4. MLlib：机器学习库，包括分类、回归、聚类、协同过滤等算法，支持管道API构建复杂的机器学习流程。5. GraphX：用于图计算，提供了图的创建、查询和变换操作，支持Pregel等算法，广泛应用于社交网络分析和推荐系统。6. Spark R：为R语言提供接口，利用Spark的分布式计算能力进行大规模数据分析。7. Spark Shuffle：优化Spark性能的关键，涉及HashShuffle和SortShuffle等实现细节。8. DAGScheduler和TaskScheduler：负责作业调度和任务执行。9. YARN和Mesos集成：支持在Hadoop的YARN或Apache Mesos上运行，管理和调度资源。

Spark 2.4.0 安装包：免 Hadoop 版本 该资源为 Apache Spark 的独立安装包，版本号为 2.4.0，不包含 Hadoop 组件。适用于已配置 Hadoop 环境或无需 Hadoop 功能的用户进行 Spark 的部署和使用。 Spark 简介 Apache Spark 是一种用于大数据处理的通用引擎，其核心是分布式内存抽象，能够高效地处理批处理、流处理、机器学习和交互式查询等任务。

Spark共享变量——累加器（accumulator）与广播变量（broadcast variable）广播变量累加器RDD持久化Spark中的checkpoint作用与用法Spark的运行模式任务提交宽赖窄依赖Spark任务调度Spark是大数据处理领域的一款高效、易用的计算框架，它提供了丰富的编程模型，支持批处理、交互式查询、流处理等多种计算场景。本篇笔记主要探讨Spark中的共享变量、RDD持久化、checkpoint机制、运行模式以及任务调度等相关知识点。

Spark是Apache顶级项目中最流行的大数据处理计算引擎，目前在离线计算、交互式查询、数据挖掘算法、流式计算以及图计算等方面发挥着关键作用。其核心组件包括SparkCore，负责定义RDD的API和操作，以及SparkSQL，支持通过Apache Hive的SQL变体HiveQL与Spark交互。对于熟悉Hive和HiveQL的用户来说，可以无缝迁移到Spark上进行数据处理和分析。

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整理书籍、源码笔记，涵盖计算机基础、高级语言、数据库、数据挖掘等知识，涉及实际应用问题。

MongoDB，基于C++的分布式文档存储数据库，为Web应用提供高性能、可扩展的数据存储解决方案。它是一款开源、无模式、高性能的文档型数据库，是热门的NoSQL数据库之一。MongoDB常用于替代关系型数据库或键值存储。