Spark原理与代码实例讲解

Spark原理与代码实例讲解

1.背景介绍

1.1 大数据时代的到来

在当今时代,数据已经成为了一种新的资源和生产力。随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展,海量的数据正以前所未有的速度被生成和积累。传统的数据处理方式已经无法满足大数据时代的需求,因此分布式计算框架应运而生。

1.2 Spark 的崛起

Apache Spark 作为一种快速、通用的大数据处理引擎,凭借其优秀的性能、易用性和丰富的生态系统,迅速成为大数据领域的明星项目。Spark 不仅支持批处理,还支持流式计算、机器学习等多种应用场景,被广泛应用于各行各业。

2.核心概念与联系

2.1 RDD

RDD(Resilient Distributed Dataset)是 Spark 的核心数据抽象,表示一个不可变、分区的记录集合。RDD 可以从 HDFS、HBase 等数据源创建,也可以通过现有 RDD 转换而来。RDD 支持丰富的转换操作,如 map、filter、join 等,并提供了诸如 reduce 之类的行动操作来触发计算。

2.2 DAG

Spark 将计算任务表示为有向无环图(DAG),每个 RDD 都是 DAG 中的一个节点。当执行行动操作时,Spark 会根据 DAG 构建计算任务,并将任务分发到集群中的 Executor 执行。

2.3 Exe