m0_37715765的博客

通过前面的文章，我们已经准备好了服务器操作系统环境，今天我们来选择一个Spark版本，以及与之兼容的Hadoop版本，然后搭建一个Hadoop环境，作为我们的底层运行环境。记住一句话：大数据就是两件事：1、计算2、存储搭建Hadoop集群确实不是一件容易的事，但只要按照步骤来，基本不会有大问题。版本兼容性：JDK、Hadoop、Spark版本要匹配路径配置：所有配置文件中的路径要保持一致权限问题：学习阶段用root用户最省事网络配置：确保各节点能正常通信。

从这篇文章开始，我们要进入Spark的开发实操了。包括Spark的任务提交、各类算子的实操、RDD的创建、以及各类开发调优的工作等等，有点儿摩拳擦掌的劲儿了吧。但在此之前，我们要先搭建一个集群环境，方便我们后面开发的Spark代码进行测试，以及实时看到效果。好了，基础环境就搞定了！是不是比想象中简单？其实技术这东西，看起来复杂，但只要有人带着你一步步来，也就那么回事儿。下一篇文章，我们就要开始安装Hadoop和Spark了，到时候你就能看到自己的集群跑起来的爽感了！

在前面几篇文章中，我们已经了解了Spark的基础知识、快速上手以及RDD的核心概念。今天，我们来深入Spark的架构，看看它到底是怎么组织的，为什么能那么快。如果你想真正用好Spark，了解它的架构绝对是必不可少的一步。就像开车，不需要你会造发动机，但至少得知道油门和刹车在哪吧？通过今天的学习，我们已经知道了Spark架构的五大组件和工作流程。理解Spark的架构，不仅能帮助我们写出更高效的Spark代码，还能在出现问题时更快地定位和解决。现在，你是不是对Spark的速度为什么那么快，有了更深入的理解。

上次我们一起体验了Spark的简单上手操作，相信你也感觉到了，Spark开发的代码还是挺简单的，使用Scala开发同样的功能，比java代码还会少很多行。当然，如果你就是java技术栈的忠实拥趸，完全可以用java开发，Spark两者都支持。这个系列第一篇的时候，我们就说了Spark无论是内存计算还是磁盘计算，都比Hadoop的MapReduce那一套要快10倍百倍，其中一个重要原因，同时也是spark的核心原理之一，就是它的RDD。

本文介绍了如何快速上手Spark开发，重点讲解了Scala语言的基础语法和Spark的核心组件SparkContext。通过一个简单的文本处理示例，展示了如何使用Spark读取HDFS文件、进行数据操作和缓存优化。文章还详细演示了经典的WordCount案例，展示了Spark在处理大数据时的简洁性和高效性。

大数据改变了世界，Spark改变了大数据！这是Spark专栏的第一篇，这个专栏我打算用尽量通俗的语言来写，希望可以帮助想要入门大数据的同学们更加轻松的掌握Spark这个利器。Spark已经成为大数据处理的标准工具，掌握Spark几乎是所有数据工程师的必备技能。不过，虽然Spark很强大，但它并没有完全取代Hadoop生态系统。在大多数应用场景中，Spark处理的数据还是来自HDFS，所以Spark和Hadoop还是分不开的"一家人"。