Spark-Structured API入门

深入探讨 Spark Streaming 和 Structured Streaming，剖析其模块构成与代码逻辑，助你透彻理解实时数据处理的原理与应用。

Spark 2.3.0 API 文档提供了 Java、Scala、Python 和 R 中的高级 API，以及支持通用执行图的优化引擎。还包括一系列高级工具，如 Spark SQL（用于 SQL 和结构化数据处理）、MLlib（用于机器学习）、GraphX（用于图处理）和 Spark Streaming。

Apache Spark 2.1.0是Apache Spark的一个重要版本，为大数据处理提供了高效、易用的计算框架。在Java API方面，Spark提供了丰富的类库，使开发者能够便捷地构建分布式数据处理应用。将深入探讨Apache Spark 2.1.0中的Java API及其关键知识点。首先介绍SparkContext，作为所有操作的入口点，通过SparkConf配置信息创建连接到集群的SparkContext。其次，RDD（弹性分布式数据集）作为基本数据抽象，在不可变且分区的特性下，开发者可以使用SparkContext的parallelize()方法创建RDD或从HDFS、HBase等数据源读取。然后，转换操作如map()、filter()、reduceByKey()、groupByKey()等是懒惰执行的算子，仅在触发行动时创建新的RDD。最后，行动操作如collect()、count()、saveAsTextFile()等触发实际计算，并将结果返回给驱动程序或写入外部存储。此外，还介绍了更高级的DataFrame和Dataset，它们在Java中通过SparkSession提供强类型和SQL查询能力。

Spark 1.6.0 API CHM is a compiled help manual created from the original Spark 1.6.0 API documentation. This CHM version allows offline browsing, convenient for users who prefer quick access to Spark's functions, classes, and usage guidelines without needing an internet connection. The compilation provides an intuitive structure that mirrors the web version of the API documentation but is optimized for enhanced offline readability and ease of navigation.

此学习资料适合初学者，提供 Spark 的基础入门知识。

Spark 是一种类似 Hadoop 的开源集群计算环境。与 Hadoop 相比，Spark 具有以下优点：启用了内存分布数据集、支持交互式查询和优化了迭代工作负载。Spark 采用 Scala 语言实现，将 Scala 作为其应用程序框架。Scala 与 Spark 紧密集成，使 Scala 能够像操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集。

Spark Python API，通常称为PySpark，是Apache Spark与Python编程语言的接口，利用Python的简洁性和Spark的强大计算能力处理大规模数据。PySpark在数据科学和机器学习项目中广泛应用。将深入探讨PySpark API的关键概念和常见函数。1. SparkContext（SC）：这是PySpark程序的核心，连接Spark集群并初始化所有其他组件。SparkConf()用于配置Spark，SparkContext(conf=conf)用于创建SparkContext实例。2. RDD（弹性分布式数据集）：RDD是Spark中最基本的数据抽象，不可变、分区的记录集合。可以通过sc.parallelize()或sc.textFile()方法从现有数据源创建RDD。3. DataFrame和Dataset：DataFrame是基于RDD的优化存储结构，支持SQL查询和关系数据库操作。可通过sqlContext.read.format()读取CSV、JSON、Parquet等多种格式的数据。Dataset是DataFrame的类型安全版本，提供更丰富的编译时检查。4. 转换操作：RDD、DataFrame和Dataset支持多种转换操作，如map(), filter(), flatMap(), groupByKey(), reduceByKey(), join()和distinct()。这些转换定义了数据处理逻辑，只有在执行行动操作时才会计算。5. 行动操作：行动操作如count(), collect(), save()和take()会触发计算并返回结果。count()返回RDD元素数量，collect()将结果返回到驱动程序，save()将数据写入持久化存储。6. DataFrame和Dataset的操作：DataFrame提供了丰富的SQL查询功能，如select(), where(), groupBy()和agg()。

Spark 从零开始 本指南将带您踏上 Spark 之旅，涵盖从基础概念到实际环境搭建的完整流程。 Spark 核心概念 弹性分布式数据集 (RDD)：Spark 的基石，一种可并行操作的容错数据集。 转换和行动: RDD 支持两种操作，转换产生新的 RDD，行动触发计算并返回结果。 Spark 运行模式: 了解本地模式、集群模式等的差异，选择适合您需求的模式。 环境搭建指南 Java 安装: Spark 运行需要 Java 环境，请确保已安装 Java 8 或更高版本。 下载 Spark: 从 Spark 官方网站获取最新版本的 Spark 预编译版本。 解压并配置: 解压下载的 Spark 包，并设置必要的环境变量，如 SPARK_HOME。 验证安装: 启动 Spark shell，测试环境是否配置成功。 深入探索 Spark SQL: 使用 SQL 语句处理结构化数据。 Spark Streaming: 实时处理数据流。 MLlib: 用于机器学习的 Spark 库。 GraphX: 用于图计算的 Spark 库。

Spark SQL 入门与应用 本资源深入探讨 Spark SQL 的基础知识及其在 Spark 应用中的作用。 通过学习，您将： 掌握 Spark SQL 的核心概念和使用方法。 了解如何运用 Spark SQL 完成常见的大数据项目任务，例如数据分析、数据清洗和数据转换等。 提升处理和分析大数据的效率。