spark学习之路 科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark？

科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark？

自己写的Spark入门实战教程，合适于有当然hadoop和数据分析经验的朋友。

Spark简介

Spark是一个开源的计算框架平台，不使用该平台，数据分析程序可自动启动清点交接到集群中的相同机器中，以解决的办法大规模数据飞快算出的问题，同样它还向上提供给一个优雅的编程范式，以至于数据分析人员是从编译程序类似本机的数据分析程序表就行实现方法集群并行计算。

Spark项目由多个丝丝相扣独立显卡的组件分成。核心是SparkCore组件

，它利用了Spark的基本上功能，以及：任务调度、内存管理、错误可以恢复、与存储系统交互等模块，不光的，SparkCore还定义方法了弹性分布式数据集（RDD）的API，是Spark内存算出与并行计算的要注意编程抽象。

在Spark Core上有一系列软件栈，应用于柯西-黎曼方程了各种有所不同数据分析可以计算任务需求，除了连接到关系型数据库或HadoopHive的SQL／HQL的查询组件SparkSQL，对实时数据并且流式换算的组件SparkSteaming，支持比较普遍机器学习算法并行计算组件MLlib，允许左行图计算组件GraphX等。

为了初步接受在数千个计算节点上的自动收缩计算出，SparkCore底层允许在各种集群管理器上运行，和Hadoop YARN、Apache Mesos，或则Spark从网上下载的Standalone独立调度器。

Spark防御部署

完全安装Spark比较简单点，如果在机器上配置好最新版JAVA环境，上网下载编译好的Spark软件包后即可在本地不运行。其实，也可以参照具体详细环境，不使用Maven程序编译不需要的Spark功能。

Spark作战部署有两种，一是本地部署，二是集群部署。前者要起动本地的交互式视频环境脚本即可解决，具体方法在本机急速程序测试，后者的应用场景更大些，详细根据集群环境差别，可作战部署在简易工具的Spark独立调度集群上、防御部署在Hadoop YARN集群上、或防御部署在Apache Mesos上好。

其中，Spark随机软件的相当于调度器是最简单利用Spark集群环境的一种，再在多网计算机上安装好好Spark，接着在其中一台启动集群管理器（脚本），后再再在其他计算机上启动后工作节点（是从脚本），并再连接到管理器上再试一下。

Spark编程

可以使用Spark编程，要先在本机完全安装好Spark环境，接着起动Spark上下文管理器连接上到本机（本地防御部署）又或者集群上的集群管理器（集群部署），再不使用Spark提供的抽象接口编程即可。

支持Spark的原生语言是Scala，一种支持什么JVM的脚本语言，可以不尽量减少其他语言在做数据转化过程的性能或信息弄丢。但与此同时Spark项目的不断完善，在用Python和PySpark包、或则R和SparkR包并且Spark编程也也是比较好的选择。

不论可以使用何地编程语言，使用Spark进行数据分析的关键在于完全掌握Spark抽象的编程范式，其基本是流程除了4步：

初始化操作SparkContext

。SparkContext即是Spark上下文管理器（也被称驱动器程序），它通常全权负责向Spark工作节点上邮箱里指令并获得计算出结果，但数据分析人员无需打听一下具体细节，到时在用SparkContext接口编程即可解决。

修改RDD

。弹性分布数据集RDD是Spark在多机并且并行计算的核心数据结构，但不使用Spark参与数据分析，简单的方法需在用SparkContext将外部数据输入数据到Spark集群内。

设计数据转化你的操作

。即不能操作的结果是赶往个新的RDD，即在图计算中只不过是一个中间节点。直接类比于Hadoop的Map()映射算子，但又不光于此，Spark还意见filter()过滤算子、distinct()去重算子、sample()采样算子，在内多个RDD子集的好交差补并等子集操作。

设计数据执行你操作

。即你操作的结果向SparkContext赶往结果，或是将结果写入到外部操作系统。直接类比于Hadoop的Reduce()算子，按某函数不能操作两个数据并直接返回一个同类型的数据，至于Spark还意见collect()就赶往结果算子、count()定时计数算子、take()/star()赶往部分数据算子、foreach()迭代计算算子等你操作。

Spark编程范式的本质是有向无环图的惰性计算

，即当使用上述通过编程后，Spark将手动将上列RDD和转化算子转换为有向无环图的数据工作流，只能当可以触发不能执行算子时，才按需进行数据工作流的计算。此外，为初步能提高算出效率，Spark设置为将在内存中想执行，并手动进行内存分配管理，其实总结人员也可依据需求通过persist()算子将中间步骤数据显式的将内存数据自然持久化到磁盘中，以比较方便调试或复用。

在R环境下建议使用Spark实例

最新版的RStudio也较求全部的集成主板了Spark数据分析功能，可以不在SparkR官方扩展接口基础上更方便啊的使用Spark，通常要安装好两个包，三个是sparklyr和dplyr。其中，sparklyr包提供了更简洁易用的SparkR编程接口，dplyr包提供给了一个语法可扩展的数据操作接口，支持与主流SQL/NoSQL数据库再连接，同样使数据操作与数据集数据结构解耦合，但是和Spark原生算子可基本都不对应。

若上次正常运行，先在本机按装必要的包和Spark环境：

之后运行下面的小例子，这个可以发现自己，以外要初始化SparkContext、文件导入RDD数据和文件导入数据外，其他数据处理操作都与在本机做数据分析是一样的。

再者，以外dplyr接口外，sparklyr还整体封装了一套特征工程和广泛机器学习算法，绝对能不满足80%比较普遍的数据分析与挖掘点工作，不过其余的20%订制算法又或者流处理、图算出等任务，便必须所了解大量八阶的Spark接口来利用了。

大数据中的Scala好掌握吗，自学可以吗？

如果没有你只不过做的好数据开发，比如写Spark脚本，不太难，顶多那就是比Java数据结构更丰富，附带一些map,filter之类的概念，没基础教程一大堆。如果没有你的目的是做基于组件Scala生态的Web应用、消息中间件、大数据系统，有难度，某种程度上是没法的。不过我想知道为什么

语法太身形灵活，类型系统更加先进。假如你另外手中掌握了一门静态动态（诸如Java）和一门日志（例如Python）类型的语言，就更有体会。OOP（面向对象）和FP（函数式）编程完整完全融合。比如要掌握Functor、Applicative Funcator、Monoid、Monad之类的概念Actor模型在内Akka生态。完备的并发编程和分布式计算解决方案。对了，前段时间刚拿到了Coursera的FuncationalProgramDesignacrossScala（Scala函数式编程设计）证书。

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