谁能讲清楚Spark之Spark逻辑处理流程

最新推荐文章于 2025-05-09 21:33:48 发布
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分类专栏： Spark 文章标签： spark 大数据 分布式
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本文详细介绍了Spark的逻辑处理流程，从数据源开始，讲解RDD数据模型、数据操作（transformation与action）以及计算处理结果的方式。重点阐述了RDD的特点、数据依赖关系，特别是窄依赖与宽依赖的概念，并探讨了数据分区的方法。

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        本次主要介绍Spark是如何将应用程序转化为逻辑处理流程的，包括RDD数据模型概念、数据操作概念，以及数据依赖关系的建立规则等。

一.spark处理流程概览

spark 典型的逻辑处理流程包括四部分：

1 数据源：数据源表示的是原始数据，数据可以存放在本地文件系统和分布式文件系统中，如HDFS、分布式Key-Value数据（HBase）等。

2 数据模型：确定了数据源后，我们需要对数据进行操作处理。首要问题是如何对输入/输出、中间数据进行抽象表示，使得程序能够识别处理。在面向对象中将数据抽象为对象（object）。然后，我们可以在对象上定义数据操作，Hadoop MapReduce框架将输入/输出、中间数据抽象为K,V,record。这种数据表示方式的优点是简单易操作，缺点是过于细粒度，没有对这些数据进行更高层的抽象，导致只能使用map（K，V）这样的固定形式去处理数据，而无法使用类似面向对象程序的灵活数据处理方式。Spark认知到了这个缺点，将输入/输出、中间数据抽象表示为统一 的数据模型命名为RDD，RDD中可以包含各种类型的数据。

它与普通的数据结构的主要区分有三点：
        1）RDD只是一个逻辑概念，在内存中并不会真正地为某个RDD分配 存储空间（除非该RDD

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MEMORY_ONLY_SER：将 RDD 以序列化的 Java 对象形式存储在内存中，相较于 MEMORY_ONLY，序列化后占用的内存空间更小，但读取时需要进行反序列化操作，会带来一定的性能开销。MEMORY_ONLY：将 RDD 以 Java 对象的形式存储在 JVM 的内存中。MEMORY_AND_DISK：优先把 RDD 以 Java 对象的形式存储在 JVM 的内存中。MEMORY_AND_DISK_SER：优先将 RDD 以序列化的 Java 对象形式存储在内存中，内存不足时存储到磁盘上。
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coalesce(1)这个方法可以让结果全部保存在一个文件中。包含用户信息的文本文件，每行格式为 姓名,年龄,性别，需要。// 创建 SparkContext 对象。// 创建 SparkConf 对象。// 停止 SparkContext。// 停止 SparkContext。// 读取文本文件，创建 RDD。如果它不是数字或者缺失，则忽略这条数据。如何把清洗之后的数据保存到一个文件中。// 保存清洗后的数据到文件。字段拆分，拆分出年龄这个字段。// 使用filter算子。// 输出清洗后的数据。
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在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。Resilient Distributed Dataset 叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，是分布式计算的实现载体，代表一个不可变，可分区，里面的元素并行计算的集合。RDD的分区是RDD数据存储的最小单位。举个生活中的例子：高考的时候，每个班的同学都打散到不同的考场，此时的高3（8）班就是一个抽象的概念，在实际中，这个班级的学生可能分布在5个不同的考场。
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数智读书笔记系列032《统一星型模型--一种敏捷灵活的数据仓库和分析设计方法》
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spark基本介绍
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3. 一站式生态：集成 Spark SQL（结构化数据）、Spark Streaming（流处理）、MLlib（机器学习）、GraphX（图计算），覆盖数据处理全流程。- Spark 的基本数据结构，代表分布式存储的不可变数据集合，支持 转换（Transformation） 和 动作（Action） 操作。1. 内存计算：数据可驻留内存，大幅提升迭代计算（如机器学习、图计算）效率，比 Hadoop MapReduce 快数倍至数十倍。- 实时流处理：分析实时日志、传感器数据（如 Kafka 数据源）。
Spark缓存
2401_83374563的博客
05-08 693
第二次调用collect时，因为之前已经调用了cache方法，并且结果已被缓存，所以不需要再次执行计算，直接从缓存中读取数据。通过对比两次计算的耗时，可以明显发现第二次计算耗时会远小于第一次（在数据量较大或计算复杂时效果更显著），这就体现了cache方法缓存计算结果、避免重复计算、提升后续操作速度的作用。当持久化某个RDD后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中，并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用。这就是没有缓存的效果。时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供以后重用。
如何在sheel中运行Spark
2401_83374563的博客
05-07 281
启动hdfs集群，打开hadoop100:9870，在wcinput目录下上传一个包含很多个单词的文本文件。// 将元组的value按照key来分组，对所有的value执行聚合操作(相加)// 将单词转换为元组对象，key是单词，value是数字1。// 将单词进行切割，得到一个存储全部单词的RDD。// 收集RDD的数据并打印输出结果。启动之后在spark-shell中写代码。// 读取文件，得到RDD。
搭建spark伪分布集群
2401_87241283的博客
05-07 311
2.更改了主机名，还需要修改/etc/hosts文件，在这个文件设定了IP地址与主机名的对应关系，类似DNS域名服务器的功能。3.修改spark相关配置文件，包括spark-env.sh和slave两个文件。5.重启spark集群 出现worker和master表示成功。7.在浏览器输入：http://vm01:8080/ 查看。1.先查看虚拟机的默认名称，将其修改为vm01。4.将localhost改为vm01 保存退出。
Spark缓存--cache方法
2401_83374563的博客
05-08 614
在Spark 中，cache()是用于优化计算性能的核心方法之一，但它有许多细节需要深入理解。以下是关于cache()cache()persist()cache()是的快捷方式，将数据以的形式存储在内存中。：调用cache()后，数据不会立即缓存，只有在首次触发（如count()show()collect()）时才会执行缓存。：默认使用，若内存不足，未缓存的分区会在后续需要时重新计算。：Spark 记录 RDD/DataFrame 的血缘关系（即生成该数据的操作步骤）。
spark job是什么？
03-22
<think>好的，用户想了解什么是Spark Job。我需要用中文解释清楚，结构要清晰，分步骤说明。 首先，我应该从Spark的基本概念入手，因为Spark Job是建立在Spark框架之上的。Apache Spark是一个开源的大数据处理引擎，用户可能已经听说过，但需要确认这一点。接下来，要明确Job在Spark中的定义。根据Spark的执行模型，Job是由一个行动操作触发的，比如count()、saveAsTextFile()等。每个Job会被分解成多个Stage和Task，这可能涉及到DAG调度器的部分，需要简单解释这些概念的关系。 然后，需要区分Job、Stage和Task的不同层次。用户可能会混淆这些术语，所以用例子说明会比较直观。比如，当用户执行collect()时，这会生成一个Job，而这个Job可能被分成多个Stage，每个Stage又包含多个Task。这部分需要讲清楚层次结构，帮助用户理解整个执行流程。 接下来，应该举一个具体的例子，比如WordCount，这是经典的大数据案例。通过这个例子，展示代码如何被分解成Job。例如，textFile()是转换操作，flatMap()、map()、reduceByKey()也是转换操作，直到触发行动操作如collect()才会生成Job。这样用户能明白行动操作是触发Job的关键。 然后，需要解释Spark Job的执行流程，从逻辑计划的生成到物理计划的执行，包括DAG的构建和任务的调度。这部分可以稍微详细一些，但不要过于技术化，保持易懂。可能提到Driver程序、集群管理器（如YARN或Mesos）、Worker节点和Executor的作用，这样用户了解整个架构如何协同工作。 最后，总结Spark Job的重要性，强调其在大数据处理中的高效性和易用性，比如内存计算、容错机制等特性。这部分可以呼应用户可能的潜在需求，比如处理大规模数据时的性能考量。 检查是否需要遵循用户提到的格式要求，比如行内数学表达式用$...$，但当前问题不涉及数学公式，可能不需要使用。但需要确保回答的结构清晰，分点说明，使用中文，没有Markdown格式，符合用户给出的系统级指令和可见层的要求。</think>Spark Job（Spark作业）是Apache Spark框架中数据处理任务的核心执行单元。以下是分步说明： 1. **Spark基础** Apache Spark是一个开源分布式计算框架，专为大规模数据处理设计。其核心抽象是**弹性分布式数据集（RDD）**，支持转换（Transformations）和行动（Actions）两类操作。 2. **Job的定义** - **触发条件**：当用户调用一个**行动操作**（如`collect()`, `count()`, `save()`）时，Spark会生成一个Job。 - **执行目标**：每个Job对应一个完整的计算任务，最终将结果返回给用户或写入存储系统。 3. **Job的分解** 一个Job会被Spark拆分为多个执行阶段： - **Stage（阶段）**：根据数据依赖关系（宽依赖/窄依赖）划分，例如`shuffle`操作会分割Stage。 - **Task（任务）**：每个Stage进一步拆分为多个Task，每个Task处理一个数据分片，并行运行在集群节点上。 4. **示例：WordCount作业** ```python text_file = sc.textFile("hdfs://...") counts = text_file.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \ .map(lambda word: (word, 1)) \ .reduceByKey(lambda a, b: a + b) counts.collect() # 触发Job执行 ``` - `flatMap`, `map`, `reduceByKey`是**转换操作**，仅记录计算逻辑。 - `collect()`是**行动操作**，触发Job提交到集群执行。 5. **执行流程** - **步骤1**：Driver程序构建**有向无环图（DAG）**，优化执行顺序。 - **步骤2**：DAG Scheduler将DAG拆分为Stage，提交给Task Scheduler。 - **步骤3**：Task调度到Worker节点，由Executor执行Task。 - **步骤4**：结果返回Driver或写入存储系统。 6. **关键特性** - **内存计算**：通过缓存中间数据减少磁盘I/O。 - **容错机制**：通过RDD血缘关系（Lineage）重建丢失数据。 - **多语言支持**：可通过Scala、Python、Java等API编写Job。 总结：Spark Job是用户通过行动操作触发的分布式计算任务，通过分层拆解（Job → Stage → Task）实现高效的大规模数据处理。其设计平衡了灵活性与性能，成为大数据领域的核心工具之一。
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