1、探索 Apache Spark：从基础到实战

探索 Apache Spark：从基础到实战

1. 什么是 Spark？

Spark 是一个通用的数据处理框架，自 2009 年诞生以来，发展迅猛。它起源于美国加州大学伯克利分校，最初是为了验证 Mesos 执行平台的可行性，2010 年开源，2013 年捐赠给 Apache 软件基金会。如今，它已成为各大 Hadoop 发行版的一部分，被全球众多组织广泛应用于各种类型的应用程序中。

与 Hadoop 的 MapReduce 相比，Spark 解决了 MapReduce 的一些缺点。MapReduce 在处理迭代计算和交互式查询时效率较低，而 Spark 引入了弹性分布式数据集（RDD）的概念，允许数据在内存中进行缓存，大大提高了计算速度。此外，Spark 提供了丰富的 API，支持 Scala、Java、Python 和 R 四种编程语言，方便开发者进行编程。

2. Spark 组件

Spark 由多个组件组成，每个组件都有其特定的功能：
- Spark Core ：Spark 的核心组件，提供了基本的 RDD 操作和任务调度功能。
- Spark SQL ：用于处理结构化数据，支持 SQL 查询和 DataFrame 操作。
- Spark Streaming ：用于实时数据处理，通过离散化流（DStream）将数据流分割成小的批次进行处理。
- Spark MLlib ：提供了机器学习算法库，包括分类、回归、聚类等算法。
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