3、Apache Spark：大数据处理的新利器

最新推荐文章于 2025-10-23 11:02:54 发布

web99

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分类专栏： Spark实战精要文章标签： Apache Spark Spark Core Spark SQL

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Apache Spark：大数据处理的新利器

1. Spark 组件概述

Spark 拥有多个核心组件，这些组件协同工作，为大数据处理提供了强大的支持。以下是对主要组件的详细介绍：
- Spark Core ：包含访问各种文件系统（如 HDFS、GlusterFS、Amazon S3 等）的逻辑。它还通过广播变量和累加器提供计算节点之间的信息共享方式。此外，网络、安全、调度和数据洗牌等基本功能也是 Spark Core 的一部分。
- Spark SQL ：使用 Spark 和 Hive SQL（HiveQL）支持的 SQL 子集，提供处理大量分布式结构化数据的功能。自 Spark 1.3 引入 DataFrames 和 Spark 1.6 引入 DataSets 后，简化了结构化数据的处理并实现了性能优化，使 Spark SQL 成为最重要的 Spark 组件之一。它还可用于从各种结构化格式和数据源（如 JSON 文件、Parquet 文件、关系数据库、Hive 等）读写数据。
- Spark Streaming ：是一个用于从各种源摄取实时流数据的框架。支持的流数据源包括 HDFS、Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ 等。Spark Streaming 操作可自动从故障中恢复，这对于在线数据处理至关重要。它使用离散化流（DStreams）表示流数据，这些流会定期创建包含上一个时间窗口内传入数据的 RDD。
- Spark MLlib ：是一个机器学习算法库，源自加州大学伯克利分校的 MLbase 项目。支持的