大數(shù)據(jù)之Spark基礎環(huán)境
前言
本篇文章開始介紹Spark基礎知識，包括Spark誕生的背景，應用環(huán)境以及入門案例等，還是Spark學習之旅前，得先安裝Spark環(huán)境才行，具體安裝步驟可以看Spark環(huán)境搭建，讓我們接著往下聊。
一、Spark概述
（一）Spark是什么
Spark是Apache頂級的開源項目，主要用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析引擎，該引擎的核心數(shù)據(jù)結構是RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集，這是一種分布式內存抽象，程序員可以使用RDD在大規(guī)模集群中做內存運算，并具有一定的容錯方式；
Spark保留了MapReduce的分布式并行計算的優(yōu)點，還改進了其較為明顯的缺陷，中間數(shù)據(jù)存儲在內存中，大大提高了運行速度，同時還提供了豐富的API，提高了開發(fā)速度。
（二）Spark的四大特點
Spark底層使用Scala語言，是一種面向對象、函數(shù)式編程語言，能夠像操作本地集合一樣輕松的操作分布式數(shù)據(jù)集，Spark具有運行速度快、易用性好、通用性強和隨處運行等特點；
（1）速度快，Spark支持內存計算，并且通過DAG有向無環(huán)圖執(zhí)行引擎支持無環(huán)數(shù)據(jù)流，相對MapReduce來說，Spark處理數(shù)據(jù)時，可以將中間處理結果數(shù)據(jù)存儲到內存中，Spark每個任務以線程方式執(zhí)行，并不是像MapReduce以進程方式執(zhí)行，線程的啟動和銷毀相對于進程來說比較快；
（2）易于使用，Spark 支持Java、Scala、Python 、R和SQL語言等多種語言；
（3）通用型強，Spark 還提供包括Spark SQL、Spark Streaming、MLib 及GraphX在內的多個工具庫，可以在同一個應用中無縫地使用這些工具庫；
（4）運行方式多，Spark 支持多種運行方式，包括在 Hadoop 和 Mesos 上，也支持 Standalone的獨立運行模式，同時也可以運行在云Kubernetes上，獲取數(shù)據(jù)的方式也很多，支持從HDFS、HBase、Cassandra 及 Kafka 等多種途徑獲取數(shù)據(jù)。
（三）Spark的風雨十年
Spark的發(fā)展主要經(jīng)歷過幾大階段：
（1）2009年Spark起源于加州伯克利分校；
（2）2013年被捐贈給Apache；
（3）2014年稱為Apache頂級項目；
（4）2016年Spark2.0發(fā)布
（5）2019年Spark3.0發(fā)布
（四）Spark框架模塊
整個Spark 框架模塊包含：Spark Core、 Spark SQL、 Spark Streaming、 Spark GraphX和 Spark MLlib，大部分模塊的能力都在建立在其核心引擎之上；
（1）Spark Core，該模塊的數(shù)據(jù)結構是RDD，實現(xiàn)了Spark的基本功能，包括RDD、任務調度、內存管理、錯誤恢復以及與存儲系統(tǒng)交互等；
（2）Spark SQL，該模塊的數(shù)據(jù)結構主要是DataFrame，是Spark用來操作結構化數(shù)據(jù)的程序包，通過該模塊，可以直接使用SQL操作數(shù)據(jù)；
（3）Spark Streaming，其主要的數(shù)據(jù)結構是DStream離散化流，是Spark對實時數(shù)據(jù)進行流式計算的組件；
（4）Spark GraphX，該模塊的數(shù)據(jù)結構為RDD或者DataFrame，是Spark中用于圖計算的組件，性能良好，擁有豐富的功能和運算符，能在海量數(shù)據(jù)上自如地運行復雜的圖算法；
（5）Spark MLlib，該模塊的數(shù)據(jù)結構也是RDD或者DataFrame，主要用于機器學習，提供了常見的機器學習功能的程序庫，包括分類、回歸、聚類等，同時也支持模型評估和數(shù)據(jù)導入等功能。
（五）Spark通信框架
整個Spark 框架通信模塊為Netty，Spark 1.6版本引入了Netty，在Spark 2.0之后，完全使用Netty，并移除了akka。
總結
Spark保留了MapReduce的分布式計算，基于內存計算，提高的數(shù)據(jù)的計算能力；
其主要模塊有Spark Core、 Spark SQL、 Spark Streaming、 Spark GraphX和 Spark MLlib，不僅可以通過SQL的方式操作數(shù)據(jù)，還可以對實時數(shù)據(jù)進行流式計算，同時也支持機器學習；
Spark的特點主要是計算速度快，支持多種編程語言，并且提供了眾多友好的API，使得Spark的學習成本大大降低了。
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