13、探索 Apache Spark：从基础到生态系统

探索 Apache Spark：从基础到生态系统

1. 数据处理工具概述

在数据处理领域，不同的工具和框架各有其独特的优势和应用场景。Samza 是一个纯流处理系统，它提供了存储和执行层的可插拔实现，常用的插件有 YARN 和 Kafka，能与 Hadoop YARN 紧密集成，实现近实时的流数据处理，与传统的 MapReduce 批处理模型有很大不同。而 Apache Spark 则是一个基于 MapReduce 泛化的强大数据处理框架，接下来我们将深入了解它。

2. Apache Spark 简介

2.1 Spark 基本信息

Apache Spark（https://spark.apache.org/）最初由加州大学伯克利分校的 AMPLab 开发。它和 Tez 类似，将数据转换建模为有向无环图（DAG），旨在消除 MapReduce 的 I/O 开销，以实现大规模的迭代计算。不过，Tez 主要是为 Hadoop 上的 MapReduce 提供更快的执行引擎，而 Spark 既被设计为独立的框架，也可作为应用开发的 API，能进行通用的内存数据处理、流工作流以及交互式和迭代计算。

2.2 编程语言与接口

Spark 用 Scala 实现，Scala 是一种用于 Java VM 的静态类型编程语言。除了 Scala 本身，Spark 还为 Java 和 Python 提供了原生编程接口。虽然 Java 代码可以直接调用 Scala 接口，但由于类型系统的一些问题，代码会比较繁琐，因此通常使用原生 Java API。Scala 自带一个类似 Ruby 和 Python 的交互式 shell，用户可以通过解释