Spark理论详解

Spark 理论与 PySpark 应用 Spark 生态系统 Spark Core：Spark 的核心组件，提供分布式任务调度、内存管理和容错机制。 Spark SQL：用于处理结构化数据的模块，支持 SQL 查询和 DataFrame API。 Spark Streaming：实时流数据处理框架，支持高吞吐量、容错的流处理。 Hadoop 与流数据处理 Hadoop 为 Spark 提供分布式存储和计算基础架构，使其能够高效处理大规模数据集，包括流数据。流数据处理的特点： 实时性：数据持续生成，需要实时处理和分析。 持续性：数据流永不停止，需要系统持续运行。 高吞吐量：需要处理大量高速传入的数据。 PySpark PySpark 是 Spark 的 Python API，允许开发者使用 Python 编写 Spark 应用程序。PySpark 提供简洁的接口，方便数据科学家和工程师进行数据分析和机器学习任务。

RDD 分区调整：- repartition()- coalesce()聚合函数：- reduce()- aggregate()关联函数：- join()- cogroup()

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Spark及其生态圈简介 Spark编译与部署（上）--基础环境搭建 Spark编译与部署（下）--Spark编译安装 Spark编译与部署（中）--Hadoop编译安装 Spark编程模型（上）--概念及SparkShell实战 Spark编程模型（下）--IDEA搭建及实战 Spark运行架构 Hive（上）--Hive介绍及部署 Hive（下）--Hive实战 SparkSQL（上）--SparkSQL简介 SparkSQL（下）--Spark实战应用 SparkSQL（中）--深入了解运行计划及调优 SparkStreaming（上）--SparkStreaming原理介绍 SparkStreaming（下）--SparkStreaming实战 SparkMLlib（上）--机器学习及SparkMLlib简介 SparkMLlib（下）--SparkMLlib实战 SparkGraphX介绍及实例 分布式内存文件系统Tachyon介绍及安装部署

Apache Spark源码详解小册知识点总览####一、开场白深入探讨Apache Spark的代码实现，特别是其核心组件——弹性分布式数据集（RDD）。作为Spark技术的学习者和热衷者，作者通过长期学习积累了丰富的笔记和心得，现在通过本书与广大读者分享这些宝贵资源。 ####二、RDD概述RDD作为Spark的基本数据抽象，是一个只读的、可分区的数据集。RDD具备良好的容错性和并行处理能力，使其成为构建高效分布式应用的理想选择。 #####详细特性1. 分区列表(A list of partitions) -每个RDD可以包含多个分区，这是其基本组成部分。 -每个分区代表数据集的一个子集，有助于并行处理。 2. 每个分区计算的函数(A function for computing each split) -定义了如何从原始数据中提取出每个分区的数据。 -这是RDD的核心操作之一，决定了数据的加载方式。 3. 依赖其他RDD的列表(A list of dependencies on other RDDs) -RDD之间的依赖分为两种：窄依赖和宽依赖。 - 窄依赖：每个父RDD的分区仅被一个子RDD的分区所依赖，例如map操作。 - 宽依赖：多个子RDD的分区依赖于同一个父RDD的分区，例如groupByKey操作。 -这些依赖定义了数据的流动方向和任务调度顺序。 4. 可选的分区器(Optionally, a Partitioner for key-value RDDs) -对于键值对RDD，可以指定一个分区器来决定键的分布方式。 -常见的分区器包括基于哈希的分区器（HashPartitioner），通过键的哈希值来分配元素到分区。 5. 可选的首选计算位置(Optionally, a list of preferred locations to compute each split on) -在计算数据时，可以优化任务调度，根据数据存储的位置进行计算，从而提高效率。

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