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Hadoop應用場景：離線處理、對時效性要求不高（執行時間幾分鐘到幾小時不等）；

Spark應用場景：時效性要求高的場景、機器學習等領域。

兩者比較：

這是生態系統，每個組件都有其作用，各善其職即可；

Spark不具有HDFS的存儲能力，要借助HDFS等持久化數據；

大數據將會孕育出更多的新技術

緊密集成的優點：

Spark底層優化了，基于Spark底層的組件，也得到了相應的優化

緊密集成，節省了各個組件組合使用時的部署、測試等時間

向Spark增加新的組件時，其他組件，可立即享用新組件的功能

1、Spark是一個快速且通用的集群計算平臺

2、Spark是快速的

????Spark擴充了流行的MapReduce計算模型

????Spark是基于內存的計算

3、Spark是通用的

????Spark的設計容納了其他分布式系統擁有的功能

????批處理、迭代式計算、交互查詢和流處理等

????優點：降低了維護成本

4、Spark是高度開放的

????Spark提供了Python、Java、Scala、SQL的API和豐富的內置庫

????Spark和其他的大數據工具整合的很好，包括Hadoop、kafka等

spark core功能

spark組件

Spark簡介

1. Spark是什么：

   1. Spark是一個快速且通用的集群計算平臺

• Spark的特點

1. Spark提供了Python, Java, Scala, SQL的API和豐富的內置庫。

2. Spark和其他的大數據工具整合的很好，包括Hadoop， Kafka等

1. Spark的設計容納了其他分布式系統擁有的功能，批處理，迭代式計算，交互查詢和流處理等。

2. 優點：降低了維護成本

1. Spark擴充了流行的MapReduce計算模型

2. Spark是基于內存的計算?

1. Spark是快速的

2. Spark是通用的

3. Spark是高度開放的

Spark歷史

1. ?誕生于2009年，加州大學伯克利分校RAD實驗室的一個研究項目，最初是基于Hadoop MapReduce

2. 發現MapReduce在迭代式計算和交互式上抵消，引入內存存儲

3. 2010年3月份Spark開源

4. 2011年AMP實驗室在Spark上開發高級組件，像Spark Streaming

5. 2013年轉移到了Apache下，不久便成為頂級項目了。

Spark組件：Spark包含多個緊密集成的組件

1. Spark底層優化了，基于Spark底層的組件，也得到了相應的優化。

2. 緊密集成，節省了各個組件組合使用時的部署，測試等時間。

3. 向Spark增加新的組件時，其他組件，可立刻享用新組件的功能。

1. 就是集群管理，Spark自帶一個集群管理是單獨調度器。

2. 常見集群管理包括Hadoop YARN， Apache Mesos。

1. 是處理圖的庫（例如，社交網絡圖），并進行圖的并行計算。

2. 像Spark Streaming， Spark SQL一樣， 它也集成了RDD API。

3. 它提供了各種圖的操作，和常用的圖算法，例如PangeRank算法。

4. 應用場景，圖計算

1. 一個包含通用機器學習功能的包，Machine learning lib.

2. 包含分類，聚類，回歸等，還包括模型評估，和數據導入。

3. Milb提供的上面這些方法，都支持集群上的橫向擴展。

4. 應用場景，機器學習。

1. 是實施數據流處理的組件，類似Storm。

2. Spark Streaming提供了API來操作實施流數據。

3. 應用場景，企業中用來從Kafka接受數據做實時統計。

1. 是Spark處理結構化數據的庫，就像Hive SQL，MySQL一樣。

2. 應用場景，企業中用來做報表統計。

1. 包含Spark的基本功能，包含任務調度，內存管理，容錯機制等。

2. 內部定義了RDDs（彈性分布式數據集）

3. 提供了很多API來創建和操作這些RDDs。

4. 應用場景，為其他組件提供底層的服務。

1. Spark Core:?

2. Spark SQL:

3. Spark Streaming:

4. Mlib：

5. Graphx：

6. Cluster Managers：

7. 緊密集成的優點：

Spark與Hadoop的比較

1. Doug Cutting（Hadoop之父）的觀點

1. 這是生態系統，每個組件都有其作用，各善其職即可。

2. Spark不具有HDFS的存儲能力，要借助HDFS等持久化數據。

3. 大數據將會孕育出更多的新技術。

1. 時效性要求高的場景

2. 機器學習等領域

1. 離線處理

2. 對時效性要求不高

1. Hadoop應用場景

2. Spark應用場景

3. 比較

Spark安裝

1. 配置ssh無密登陸：

2. WordCount:

1. ssh-keygen

2. .ssh目錄下cat xxx_rsa.pub > authorized_keys

3. chmod 600 authorized_keys?

1. 創建一個Spark Context

2. 加載數據

3. 把每一行分割成單詞

4. 轉換成pairs并且計數

1. Scala安裝：

2. IDEA下載

3. 插件安裝：Scala

4. 搭建開發環境常遇到的問題

5. IntelliJ IDEA 常用設置

1. 下載地址：https://www.scala-lang.org/

1. 網絡問題，導致sbt插件下載失敗，解決方法，找一個好的網絡環境。

2. 版本匹配問題：Scala2.10.5, jdk1.8

1. Spark的shell使你能夠處理分布在集群上的數據。

2. Spark把數據加載到節點的內存中，因此分布式處理可在秒級完成。

3. 快速使迭代式計算，實時查詢，分析一般能夠在shell中完成。

4. Spark提供了Python shells和Scala shells。

5. Python Shell：

6. Scala Shell

1. bin/pyspark

1. var lines = sc.textFile("../testfile/helloSpark")

2. lines.conut()

3. lines.first()

4. 修改日志級別log4j.rootCategory=WARN, console

1. bin/spark-shell

2. ```

3. ```

1. bin：包含用來和Spark交互的可執行未見，如Spark shell。

2. core, streaming, python, ...包含主要組件的源代碼。

3. examples包含一些單機的Spark jobs，可以單機運行的例子。

1. 下載地址：http://spark.apache.org/downloads.html

2. 搭Spark不需要Hadoop，如有hadoop集群，可下載相應的版本解壓。

1. Spark 是scala寫的，運行在JVM上，所以運行環境Java7+

2. 如果使用Python API，需要安裝Python 2.6+或者Python3.4+。

3. Spark 1.6.2 -Scala 2.10? Spark 2.0.0 -Scala 2.11

1. Spark運行環境

2. Spark下載：

3. Spark目錄

4. Spark的Shell

5. Spark開發環境的搭建

6. 開發第一個Spark程序

RDDs介紹

1. Scala的變量聲明

2. Scala的匿名函數和類型推斷

1. val：變量值是不可修改的，類似java final。

2. var：變量值定義完是可以修改的。

1. 創建變量是val/var

1. lines.filter(line => line.contains("world"))，定義一個匿名函數，接受line.

2. 使用line這個Strig類型的變量上的contains方法，并且返回結果

3. line不需要制定類型，會自動推斷

1. 把一個存在的集合傳給SparkContext的parallelize()方法，測試用

2. 加載外部數據集

1. val rdd = sc.parallelize(Array(1, 2, 2, 4), 4)

2. 第1個參數：待并行化處理的集合

3. 第2個參數：分區個數

1. val rddText = sc.textFile("helloSpark.txt")

1. 每個分片包括一部分數據，partitions可在集群不同節點上計算。

2. 分片是Spark并行處理的單元，Spark順序的，并行的處理分片。

1. Resilient distributed datasets（彈性分布式數據集，簡稱RDDs）

2. 這些RDDs，并行的分布在整個集群中。

3. RDDs是Spark分發數據和計算的基礎抽象類。

4. 一個RDD是一個不可改變的分布式集合對象。

5. Spark中，所有的計算都是通過RDDs的創建，轉換，操作完成的。

6. 一個RDD內部有很多partition（分片）組成的。

1. Driver programs通過SparkContext對象訪問Spark。

2. SparkContext對象代表和一個集群的連接。

3. 在Shell中SparkContext自動創建好了，就是sc。

1. 包含程序的main()方法，RDDs的定義和操作。

2. 它管理很多節點，我們稱作executors。

1. Driver program:

2. SparkContext：

3. RDDs:

4. 分片：

5. RDDs的創建方法：

6. Scala的基礎知識

RDD基本操作 Transformation

1. RDDs支持數學集合的計算，例如并集，交集計算。

1. map(): map()接收函數，把函數應用到RDD的每一個元素，返回新的RDD。

2. filter(): filter()接受函數，返回只包含滿足filter()函數的元素的新RDD。

3. flatMap():?flatMap()對每個輸入元素，輸出多個輸出元素。flat壓扁的意思，將RDD中的元素壓扁后返回一個新的RDD。

1. 轉換

2. 從之前的RDD構建一個新的RDD，像map() 和 filter()。

1. Transformations介紹：

2. 逐元素Transformation

3. 集合運算

RDD基本操作 Action

1. Action介紹：在RDD上計算出來一個結果。把結果返回給driver program或保存在文件系統，count(), save()

2. collect(): 返回RDD的所有元素。

3. count(): 計數。

4. countByValue(): 返回一個map表示唯一元素出現的個數。

5. take(num): 返回幾個元素。

6. top(num): 返回前幾個元素。

7. takeOrdered(num)(ordering): 返回基于提供的排序算法的前幾個元素。

8. takeSample(withReplacement, num, [seed]): 取樣例。

9. reduce(fun): 合并RDD中元素。

10. fold(zero)(fun): 與reduce()相似提供zero value。

11. aggregate(zeroValue)(seqOp, combOp): 與fold()相似，返回不同類型。

12. foreach(fun): 對RDD的每個元素作用函數，什么也不返回

RDDs的特性

1. 默認每次在RDDs上面進行action操作時，Spark都重新計算RDDs，如果像重復利用一個RDD，可以使用RDD.persist()。

2. unpersist()方法從緩存中移除。

3. 例子RDD.persist()

1. Spark對RDDs的計算是，他們第一次使用action操作的時候。

2. 這種方式在處理大數據的時候特別有用，可以減少數據的傳輸。

3. Spark內部記錄metadata表明transformations操作已經被響應了。

4. 加載數據也是延遲計算，數據只有在必要的時候，才會被加載進去。

1. Spark維護著RDDs之間的依賴關系和創建關系，叫做血統關系圖

2. Spark使用血統關系圖來計算每個RDD的需求和恢復丟失的數據

1. RDDs的血統關系圖：

2. 延遲計算（Lazy Evaluation）：

3. RDD.persist(): 持久化

KeyValue對RDDs

1. 使用map()函數，返回key/value對，例如，包含數行數據的RDD，把每行數據的第一個單詞作為keys

2. KeyValue對RDDs的Transformations

3. combineByKey(createCombiner, mergeValue, mergeCombiners, partitioner)

1. reduceByKey(fun): 把相同Key的結合。

2. groupByKey(): 把相同的key的values分組。

3. combineByKey(): 把相同key的結合，使用不同的返回類型。

4. mapValues(fun): 函數作用于pairRDD的每個元素，key不變

5. flatMapValues(fun): 符號化的時候使用

6. keys: 僅返回keys

7. values: 僅返回values

8. sortByKey(): 按照key排序的RDD

1. 最常用的基于key的聚合函數，返回的類型可以與輸入類型不一樣，許多基于key的聚合函數都用到了它，像groupByKey()

2. 原理，便利partition中的元素，元素的key，要么之前見過的，要么不是。如果是新元素，使用我們提供的createCombiner()函數，如果是這個partition中已經存在的key，就會使用mergeValue()函數，合計每個partition的結果的時候，使用mergeCombiners()函數

1. 創建KeyValue對RDDs

Spark基礎課程總結

1. Spark介紹。
   

2. Spark安裝，開發環境搭建，WordConut程序開發和運行。
   

3. RDDs介紹，Transformations，Actions

4. RDDs的特性，KeyValue對RDDs

后續課程：

1. Spark架構

2. Spark運行過程

3. Spark程序部署

rdds的特性

rdd.persist（）可以傳入一個級別，表示是否存在內存中或硬盤上，以及是否執行序列化操作等，級別不同，對應占用空間和cpu消耗情況是不一樣的。

RDD不可改變的分布式數據集合對象

所有的計算都是RDD的生成，轉換操作完成

一個RDD內部由許多partitions分片組成

分片是并行處理單元， spark底層會并行的，或者順行的處理。

Hadoop適合處理離線的靜態的大數據
Spark適合處理離線的流式的大數據
Storm適合處理在線的實時的大數據

1、Spark底層優化了，基于Spark底層的組件，也得到了相應的優化。

2、緊密集成，節省了各個組件組合使用時的部署，測試等時間。

3、向Spark增加新的組件時，其他組件可以立刻享用新組件的功能

Spark Core:

1、包含Spark的基本功能，包含任務調度，內存管理，容錯機制等。

2、內部定義了RDDs（彈性分布式數據集）。

3、提供了很多APIs來創建和操作這些RDDs。

應用場景，為其他組件提供底層的方服務。

1. spark是快速的

   1. Spark擴充了流行的Mapreduce計算模型

   2. Spark是基于內存的計算

2. spark是通用的

   1. 容納了其他分布式系統擁有的功能：批處理、迭代式計算、交互查詢和流處理，方便維護

   2. 優點:降低了維護成本

3. spark是高度開放的

   1. 提供了python、java、scala、SQL的API和豐富的內置庫（Scala是spark的原生語言）

   2. 和其他的大數據工具整合的很好，包括hadoop、kafka等

1-1 Spark簡介

Spark的含義：是一個快速且通用的集群計算平臺

Spark的特點：

1. spark是快速的

   1. Spark擴充了流行的Mapreduce計算模型

   2. Spark是基于內存的計算

2. spark是通用的

   1. 容納了其他分布式系統擁有的功能：批處理、迭代式計算、交互查詢和流處理，方便維護

   2. 優點:降低了維護成本

3. spark是高度開放的

   1. 提供了python、java、scala、SQL的API和豐富的內置庫（Scala是spark的原生語言）

   2. 和其他的大數據工具整合的很好，包括hadoop、kafka等