如何安装yarn命令 如何高效的学习Apache Spark？
如何高效的学习Apache Spark？
Spark定义a .是通用的大规模数据处理引擎。
B.Spark是一个大数据分布式处理框架。
3.Spark在性能和方案统一性上优势明显。
Spark使用SparkSQL、Spark Streaming、MLlib和Graph几乎完美地解决了大数据的批处理、流处理和Ad-hocQuery三大核心问题。
如何学习配置spark环境:先安装linux、java、Scala、Spark等软件，配置环境变量，搭建一个集群。建议你先熟悉一下linux系统。It 学习scala语言和函数式编程有点难。我是学java的，用起来感觉很不舒服。语法感觉怪怪的，需要静下心来好好学习。特征、对象伴随对象和分类的概念仍然需要很好地理解。他还有很多优点，比如apply()方法，创建新对象非常方便。用多了，感觉很好用。现在学了java后觉得很好理解，本质一样，表达不一样。建议你学java。Spark学习，学习spark最好的方法就是看公文，跟着公文走一遍，基本就明白了。接下来就可以基本上手idea集成编程完成的程序、调试、测试了！接下来要看源代码，深入Spark内核，通过源代码掌握Spark的任务提交流程，掌握Spark集群的任务调度，尤其是掌握DAGScheduler、TaskScheduler、Worker node内部的每一步工作。基于Spark上核心框架的使用，学习SparkSQL(关系运算)、Spark Streaming(实时处理)、MLlib(机器学习)、GraphX(图形处理)。
我们在使用spark的时候一般会用到Yarn框架，所以我觉得需要学习一些Hadoop。它由hdfs和mr(现为YARN)组成。如果有兴趣，可以看看这篇文章。
事件
Spark是一个分布式内存计算框架，吸收了MR的优点，用RDD数据表示模型，提供了多种操作符，如map | filter | flat map | sample | group by key | reduce by key | union | join等，并将中间数据放入内存，使得迭代运算效率更高，更适用于实时计算|交互计算或者要求计算量大、效率高的场景。结合纱线，SpaRk可以和MR运行在同一个集群中，共享存储资源和计算资源。不断完善的SparkSQL可以兼容Hive，大大增强了Spark的应用范围和优势。
Spark是一个基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用。需要重复操作的次数越多，需要读取的数据量就越大，收益也就越大。当数据量小但计算强度大时，收益相对较小。
总的来说，Spark应用广泛，通用性强。
Spark特点a .基于内存的运算速度是Mr的100倍，基于磁盘的运算速度是MR的10倍。
Spark有一个DAG(有向无环图)执行引擎，支持循环数据流和内存计算。
B.使用方便
提供多语言API，可以快速实现应用。与MR相比，代码简洁，安装部署简单。
C.普遍的
提供强大的技术栈，包括查询语言SparkSQL、实时流处理工具Spark Streaming、机器学习工具MLlib和图形计算工具GraphX，Spark旨在构建一个结构集成、功能多样化的高效数据管道技术栈。
D.集成Hadoop
Spark可以在YARN上运行，并从Hadoop中读取任何数据。
下面是Spark的生态系统Spark Cor:，包含了Spark的基本功能(任务调度、内存管理、故障恢复和存储系统的交互)，以及RDD|Stag:
弹性分布式数据集是分布式只读和分区集合对象。
这些集合是有弹性的，如果数据集的一部分丢失，可以重新构建。
它具有自动容错、位置感知调度和可扩展性等特点。
对于记录数据的更新，RDD只支持粗粒度的转换(记录如何从其他rdd，也就是Lineage，转换过来，以便恢复丢失的分区)。
数据集容错有两种数据检查点(成本高，服务器间传输问题)和记录数据的更新。
Spark大数据处理框架1。Spark之所以快。
A.统一的RDD抽象和操作:Spark基于RDD抽象，这使得Spark 的框架可以轻松使用Spark Core中的所有内容，并且每个框架都可以无缝集成并在内存中完成系统任务。
B.Spark基于统一的技术堆栈。
2.基于记忆的迭代计算
MR应该在每次执行时和计算完成后从磁盘中读取数据。在磁盘上存储数据。
Spark是基于内存的，每一个操作都是在内存中计算的。
3.十克
A.是速度快的另一个重要原因。
B.基于RDD，Spark有一个非常复杂的作业调度系统。
C.Dag中有宽依赖和窄依赖，DAG可以根据依赖优化流水线等操作。
D.基于RDD和DAG并行计算整个作业。
4.出色的容错机制
A.基于DAG图的沿袭是轻量级和高效的。
B.操作之间有沿袭关系，每个操作只与其父操作相关，每个切片的数据互不影响。
出现错误时，只需恢复单个拆分的特定部分。
我觉得spark挺好用的，但是有些场景还是不适用。
欢迎各位大神指点。
unit前面为什么用an？
视u开头的单词的首音而定，如果是元音(在可数名词前)，不定冠词用an，例如an用在umbrella和hour前。扩展数据
26个英文字母中有5个元音和21个辅音。
(1)五个元音:A，E，I，O，u。
(2)21个辅音:B，C，D，F，G，H，J，K，L，M，N，P，Q，R，S，T，V，W，X，Y，z。
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