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文章目录

Apache Spark基础知识点总览
总结

Apache Spark基础知识点总览

简介

Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，旨在提供快速、通用的大规模数据处理和分析能力。它构建在Hadoop之上，但提供了比Hadoop MapReduce更丰富的数据处理方式，包括批处理、流处理、交互式查询和机器学习等。

核心组件

Driver Program：运行应用程序的主函数，负责创建SparkContext，并与Cluster Manager通信以申请资源。
Cluster Manager：在集群上获取资源的外部服务（如YARN、Mesos、Kubernetes或Spark自带的Standalone模式）。
Worker Node：运行应用程序代码的数据节点。
Executor：在Worker Node上为应用程序启动的进程，负责运行任务，并将结果返回给Driver。

Spark SQL

Spark SQL是Spark的一个模块，用于结构化数据的处理。它提供了一个DataFrame API，允许开发者以类似SQL的方式处理数据。

DataFrame与Dataset API

DataFrame：一个分布式数据集合，类似于关系数据库中的表或Python中的pandas DataFrame。
Dataset：DataFrame的扩展，提供了类型安全的操作。

RDD（弹性分布式数据集）

RDD是Spark中最基本的数据处理模型，是一个不可变的、分布式的数据集合。RDD允许用户进行低级别的数据操作，提供了丰富的转换（transformation）和动作（action）操作。

Spark Streaming

Spark Streaming是Spark的一个组件，用于处理实时数据流。它允许开发者以类似于批处理的方式处理实时数据，提供了高吞吐量和容错性。

MLlib（机器学习库）

MLlib是Spark的机器学习库，提供了常见的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、协同过滤等。

GraphX（图处理框架）

GraphX是Spark的图处理框架，提供了图数据的创建、转换和查询功能，适用于社交网络分析、推荐系统等应用场景。

部署模式

Spark支持多种部署模式，包括：

Local Mode：在单机上运行Spark。
Standalone Mode：使用Spark自带的集群管理器。
YARN：Hadoop的资源管理器。
Mesos：一个开源的集群管理器。
Kubernetes：容器编排平台。

示例代码

创建SparkContext

from pyspark import SparkContext, SparkConf

conf = SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("local[*]")
sc = SparkContext(conf=conf)

创建RDD并执行操作

data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = sc.parallelize(data)
result = rdd.map(lambda x: x * 2).collect()
print(result)  # 输出: [2, 4, 6, 8, 10]

使用DataFrame API

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("MyApp").getOrCreate()
df = spark.createDataFrame([(1, "Alice"), (2, "Bob")], ["id", "name"])
df.show()

使用Spark SQL

df.createOrReplaceTempView("people")
result = spark.sql("SELECT name FROM people WHERE id = 1")
result.show()

总结

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，自学记录Spark基础知识点总览。

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