Spark

标签：快速   分类算法   分布   分类   模式   生态   框架   mic   mapred   

1、Spark是什么

Spark是一个高性能内存处理引擎，它提供了基于RDD的数据抽象，能够灵活处理分布式数据集

2、Spark核心概念

RDD：弹性分布式数据集，它是一个只读的、带分区的数据集合，并支持多种分布式算子。由下面5部分构成：

• 一组partition
• 每个partition的计算函数
• 所依赖的RDD列表（即父RDD列表）
• （可选的）对于key-value类型的RDD（每个元素是key-value对），则包含一个Partitioner（默认是HashPartitioner）。
• （可选的）计算每个partition所倾向的节点位置（比如HDFS文件的存放位置）

DAG：Spark是一个通用DAG引擎，这使得用户能够在一个应用程序中描述复杂的逻辑，以便于优化整个数据流（比如避免重复计算等），并让不同计算阶段直接通过本地磁盘或内存交换数据（而不是像MapReduce那样通过HDFS）

3、Spark生态系统

Spark Streaming：基于Spark Core实现的流式计算框架，其基本思想是将流式数据以时间为单位切割成较小的RDD，并启动一个应用程序处理单位时间内的RDD。简而言之，它将流式计算转化成微批处理（micro-batch），借助高效的Spark引擎进行快速计算

Spark SQL：基于Spark实现的SQL引擎，能将SQL转换成Spark应用程序，提交到集群中运行

MLLib：基于Spark实现的机器学习库，实现了常用的机器学习和数据挖掘算法，包括聚类算法、分类算法、推荐算法等

 GraphX：基于Spark实现的图计算框架，提供了通用的图存储模式和图计算模式。

Spark

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原文地址：https://www.cnblogs.com/yayazhang221/p/13256368.html