如何高效的學(xué)習(xí)Apache Spark？Spark定義a .是通用的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理引擎。B.Spark是一個(gè)大數(shù)據(jù)分布式處理框架。3.Spark在性能和方案統(tǒng)一性上優(yōu)勢明顯。Spark使用SparkS

如何高效的學(xué)習(xí)Apache Spark？

Spark定義a .是通用的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理引擎。

B.Spark是一個(gè)大數(shù)據(jù)分布式處理框架。

3.Spark在性能和方案統(tǒng)一性上優(yōu)勢明顯。

Spark使用SparkSQL、Spark Streaming、MLlib和Graph幾乎完美地解決了大數(shù)據(jù)的批處理、流處理和Ad-hocQuery三大核心問題。

如何學(xué)習(xí)配置spark環(huán)境:先安裝linux、java、Scala、Spark等軟件，配置環(huán)境變量，搭建一個(gè)集群。建議你先熟悉一下linux系統(tǒng)。It 學(xué)習(xí)scala語言和函數(shù)式編程有點(diǎn)難。我是學(xué)java的，用起來感覺很不舒服。語法感覺怪怪的，需要靜下心來好好學(xué)習(xí)。特征、對象伴隨對象和分類的概念仍然需要很好地理解。他還有很多優(yōu)點(diǎn)，比如apply()方法，創(chuàng)建新對象非常方便。用多了，感覺很好用?，F(xiàn)在學(xué)了java后覺得很好理解，本質(zhì)一樣，表達(dá)不一樣。建議你學(xué)java。Spark學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)spark最好的方法就是看公文，跟著公文走一遍，基本就明白了。接下來就可以基本上手idea集成編程完成的程序、調(diào)試、測試了！接下來要看源代碼，深入Spark內(nèi)核，通過源代碼掌握Spark的任務(wù)提交流程，掌握Spark集群的任務(wù)調(diào)度，尤其是掌握DAGScheduler、TaskScheduler、Worker node內(nèi)部的每一步工作。基于Spark上核心框架的使用，學(xué)習(xí)SparkSQL(關(guān)系運(yùn)算)、Spark Streaming(實(shí)時(shí)處理)、MLlib(機(jī)器學(xué)習(xí))、GraphX(圖形處理)。

我們在使用spark的時(shí)候一般會用到Y(jié)arn框架，所以我覺得需要學(xué)習(xí)一些Hadoop。它由hdfs和mr(現(xiàn)為YARN)組成。如果有興趣，可以看看這篇文章。

事件

Spark是一個(gè)分布式內(nèi)存計(jì)算框架，吸收了MR的優(yōu)點(diǎn)，用RDD數(shù)據(jù)表示模型，提供了多種操作符，如map | filter | flat map | sample | group by key | reduce by key | union | join等，并將中間數(shù)據(jù)放入內(nèi)存，使得迭代運(yùn)算效率更高，更適用于實(shí)時(shí)計(jì)算|交互計(jì)算或者要求計(jì)算量大、效率高的場景。結(jié)合紗線，SpaRk可以和MR運(yùn)行在同一個(gè)集群中，共享存儲資源和計(jì)算資源。不斷完善的SparkSQL可以兼容Hive，大大增強(qiáng)了Spark的應(yīng)用范圍和優(yōu)勢。

Spark是一個(gè)基于內(nèi)存的迭代計(jì)算框架，適用于需要多次操作特定數(shù)據(jù)集的應(yīng)用。需要重復(fù)操作的次數(shù)越多，需要讀取的數(shù)據(jù)量就越大，收益也就越大。當(dāng)數(shù)據(jù)量小但計(jì)算強(qiáng)度大時(shí)，收益相對較小。

總的來說，Spark應(yīng)用廣泛，通用性強(qiáng)。

Spark特點(diǎn)a .基于內(nèi)存的運(yùn)算速度是Mr的100倍，基于磁盤的運(yùn)算速度是MR的10倍。

Spark有一個(gè)DAG(有向無環(huán)圖)執(zhí)行引擎，支持循環(huán)數(shù)據(jù)流和內(nèi)存計(jì)算。

B.使用方便

提供多語言API，可以快速實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。與MR相比，代碼簡潔，安裝部署簡單。

C.普遍的

提供強(qiáng)大的技術(shù)棧，包括查詢語言SparkSQL、實(shí)時(shí)流處理工具Spark Streaming、機(jī)器學(xué)習(xí)工具M(jìn)Llib和圖形計(jì)算工具GraphX，Spark旨在構(gòu)建一個(gè)結(jié)構(gòu)集成、功能多樣化的高效數(shù)據(jù)管道技術(shù)棧。

D.集成Hadoop

Spark可以在YARN上運(yùn)行，并從Hadoop中讀取任何數(shù)據(jù)。

下面是Spark的生態(tài)系統(tǒng)Spark Cor:，包含了Spark的基本功能(任務(wù)調(diào)度、內(nèi)存管理、故障恢復(fù)和存儲系統(tǒng)的交互)，以及RDD|Stag:

彈性分布式數(shù)據(jù)集是分布式只讀和分區(qū)集合對象。

這些集合是有彈性的，如果數(shù)據(jù)集的一部分丟失，可以重新構(gòu)建。

它具有自動(dòng)容錯(cuò)、位置感知調(diào)度和可擴(kuò)展性等特點(diǎn)。

對于記錄數(shù)據(jù)的更新，RDD只支持粗粒度的轉(zhuǎn)換(記錄如何從其他rdd，也就是Lineage，轉(zhuǎn)換過來，以便恢復(fù)丟失的分區(qū))。

數(shù)據(jù)集容錯(cuò)有兩種數(shù)據(jù)檢查點(diǎn)(成本高，服務(wù)器間傳輸問題)和記錄數(shù)據(jù)的更新。

Spark大數(shù)據(jù)處理框架1。Spark之所以快。

A.統(tǒng)一的RDD抽象和操作:Spark基于RDD抽象，這使得Spark 的框架可以輕松使用Spark Core中的所有內(nèi)容，并且每個(gè)框架都可以無縫集成并在內(nèi)存中完成系統(tǒng)任務(wù)。

B.Spark基于統(tǒng)一的技術(shù)堆棧。

2.基于記憶的迭代計(jì)算

MR應(yīng)該在每次執(zhí)行時(shí)和計(jì)算完成后從磁盤中讀取數(shù)據(jù)。在磁盤上存儲數(shù)據(jù)。

Spark是基于內(nèi)存的，每一個(gè)操作都是在內(nèi)存中計(jì)算的。

3.十克

A.是速度快的另一個(gè)重要原因。

B.基于RDD，Spark有一個(gè)非常復(fù)雜的作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)。

C.Dag中有寬依賴和窄依賴，DAG可以根據(jù)依賴優(yōu)化流水線等操作。

D.基于RDD和DAG并行計(jì)算整個(gè)作業(yè)。

4.出色的容錯(cuò)機(jī)制

A.基于DAG圖的沿襲是輕量級和高效的。

B.操作之間有沿襲關(guān)系，每個(gè)操作只與其父操作相關(guān)，每個(gè)切片的數(shù)據(jù)互不影響。

出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，只需恢復(fù)單個(gè)拆分的特定部分。

我覺得spark挺好用的，但是有些場景還是不適用。

歡迎各位大神指點(diǎn)。

unit前面為什么用an？

視u開頭的單詞的首音而定，如果是元音(在可數(shù)名詞前)，不定冠詞用an，例如an用在umbrella和hour前。擴(kuò)展數(shù)據(jù)

26個(gè)英文字母中有5個(gè)元音和21個(gè)輔音。

(1)五個(gè)元音:A，E，I，O，u。

(2)21個(gè)輔音:B，C，D，F(xiàn)，G，H，J，K，L，M，N，P，Q，R，S，T，V，W，X，Y，z。