前言

本篇文章開(kāi)始介紹Spark基礎(chǔ)知識(shí)，包括Spark誕生的背景，應(yīng)用環(huán)境以及入門案例等，還是Spark學(xué)習(xí)之旅前，得先安裝Spark環(huán)境才行，具體安裝步驟可以看Spark環(huán)境搭建，讓我們接著往下聊。

一、Spark概述

（一）Spark是什么

Spark是Apache頂級(jí)的開(kāi)源項(xiàng)目，主要用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析引擎，該引擎的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集，這是一種分布式內(nèi)存抽象，程序員可以使用RDD在大規(guī)模集群中做內(nèi)存運(yùn)算，并具有一定的容錯(cuò)方式；

Spark保留了MapReduce的分布式并行計(jì)算的優(yōu)點(diǎn)，還改進(jìn)了其較為明顯的缺陷，中間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，大大提高了運(yùn)行速度，同時(shí)還提供了豐富的API，提高了開(kāi)發(fā)速度。

（二）Spark的四大特點(diǎn)

Spark底層使用Scala語(yǔ)言，是一種面向?qū)ο蟆⒑瘮?shù)式編程語(yǔ)言，能夠像操作本地集合一樣輕松的操作分布式數(shù)據(jù)集，Spark具有運(yùn)行速度快、易用性好、通用性強(qiáng)和隨處運(yùn)行等特點(diǎn)；

（1）速度快，Spark支持內(nèi)存計(jì)算，并且通過(guò)DAG有向無(wú)環(huán)圖執(zhí)行引擎支持無(wú)環(huán)數(shù)據(jù)流，相對(duì)MapReduce來(lái)說(shuō)，Spark處理數(shù)據(jù)時(shí)，可以將中間處理結(jié)果數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到內(nèi)存中，Spark每個(gè)任務(wù)以線程方式執(zhí)行，并不是像MapReduce以進(jìn)程方式執(zhí)行，線程的啟動(dòng)和銷毀相對(duì)于進(jìn)程來(lái)說(shuō)比較快；
（2）易于使用，Spark 支持Java、Scala、Python 、R和SQL語(yǔ)言等多種語(yǔ)言；
（3）通用型強(qiáng)，Spark 還提供包括Spark SQL、Spark Streaming、MLib 及GraphX在內(nèi)的多個(gè)工具庫(kù)，可以在同一個(gè)應(yīng)用中無(wú)縫地使用這些工具庫(kù)；
（4）運(yùn)行方式多，Spark 支持多種運(yùn)行方式，包括在 Hadoop 和 Mesos 上，也支持 Standalone的獨(dú)立運(yùn)行模式，同時(shí)也可以運(yùn)行在云Kubernetes上，獲取數(shù)據(jù)的方式也很多，支持從HDFS、HBase、Cassandra 及 Kafka 等多種途徑獲取數(shù)據(jù)。

（三）Spark的風(fēng)雨十年

Spark的發(fā)展主要經(jīng)歷過(guò)幾大階段：

（1）2009年Spark起源于加州伯克利分校；
（2）2013年被捐贈(zèng)給Apache；
（3）2014年稱為Apache頂級(jí)項(xiàng)目；
（4）2016年Spark2.0發(fā)布
（5）2019年Spark3.0發(fā)布

（四）Spark框架模塊

整個(gè)Spark 框架模塊包含：Spark Core、 Spark SQL、 Spark Streaming、 Spark GraphX和 Spark MLlib，大部分模塊的能力都在建立在其核心引擎之上；

（1）Spark Core，該模塊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是RDD，實(shí)現(xiàn)了Spark的基本功能，包括RDD、任務(wù)調(diào)度、內(nèi)存管理、錯(cuò)誤恢復(fù)以及與存儲(chǔ)系統(tǒng)交互等；
（2）Spark SQL，該模塊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)主要是DataFrame，是Spark用來(lái)操作結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的程序包，通過(guò)該模塊，可以直接使用SQL操作數(shù)據(jù)；
（3）Spark Streaming，其主要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是DStream離散化流，是Spark對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算的組件；
（4）Spark GraphX，該模塊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為RDD或者DataFrame，是Spark中用于圖計(jì)算的組件，性能良好，擁有豐富的功能和運(yùn)算符，能在海量數(shù)據(jù)上自如地運(yùn)行復(fù)雜的圖算法；
（5）Spark MLlib，該模塊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也是RDD或者DataFrame，主要用于機(jī)器學(xué)習(xí)，提供了常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)功能的程序庫(kù)，包括分類、回歸、聚類等，同時(shí)也支持模型評(píng)估和數(shù)據(jù)導(dǎo)入等功能。

（五）Spark通信框架

整個(gè)Spark 框架通信模塊為Netty，Spark 1.6版本引入了Netty，在Spark 2.0之后，完全使用Netty，并移除了akka。

總結(jié)

Spark保留了MapReduce的分布式計(jì)算，基于內(nèi)存計(jì)算，提高的數(shù)據(jù)的計(jì)算能力；
其主要模塊有Spark Core、 Spark SQL、 Spark Streaming、 Spark GraphX和 Spark MLlib，不僅可以通過(guò)SQL的方式操作數(shù)據(jù)，還可以對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，同時(shí)也支持機(jī)器學(xué)習(xí)；
Spark的特點(diǎn)主要是計(jì)算速度快，支持多種編程語(yǔ)言，并且提供了眾多友好的API，使得Spark的學(xué)習(xí)成本大大降低了。

以上就是大數(shù)據(jù)之Spark基礎(chǔ)環(huán)境的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Spark基礎(chǔ)環(huán)境的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！