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Spark核心技术与架构详解
资料介绍
一、Spark 定义与核心定位
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，由加州大学伯克利分校 AMP 实验室于 2009 年开发，2013 年成为 Apache 顶级项目。它旨在提供高效、通用的集群计算框架，支持批处理、流处理、机器学习、图计算等多种计算范式，其核心优势在于基于内存的计算模型，相比传统的 MapReduce 大幅提升了处理速度，尤其适用于需要多次迭代的算法（如机器学习）和交互式数据分析场景。
二、核心组件与架构
（一）核心组件
· Spark Core：提供基础功能，包括任务调度、内存管理、分布式存储交互等，是其他组件的基础。
· Spark SQL：支持结构化数据查询，提供 DataFrame 和 Dataset API，兼容 SQL 语法，可与 Hive、HBase 等数据源集成。
· Spark Streaming：基于微批处理（Micro-Batch）的流处理引擎，将实时数据流切分为小批次进行处理，延迟通常在秒级。
· MLlib：机器学习库，包含常用算法（如分类、回归、聚类）、特征工程工具和模型评估组件，支持分布式训练。
· GraphX：图计算框架，提供图创建、转换和算法（如 PageRank、三角形计数），支持图与 RDD 之间的转换。
（二）架构设计
Spark 采用主从（Master-Slave）架构，主要包含以下角色：
· Driver：负责应用程序的逻辑执行和任务调度，维护作业的执行状态。
· Executor：运行在 Worker 节点上的进程，负责执行具体任务并存储数据到内存或磁盘。
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