Spark大数据技术与应用（第2版）1-9章教材配套课件完整版电子教案.pptx

Spark大数据技术与应用（第2版）1-9章523页完整版课件内容可修改PPT;Spark概述;大数据技术及人工智能的蓬勃发展，促进了我国经济更快更好地进入高质量发展阶段。基于开源技术的Hadoop分布式框架在行业中的应用十分广泛，但是Hadoop本身还存在诸多缺陷，主要的缺陷是Hadoop的MapReduce分布式计算框架在计算时延迟过高，无法满足实时、快速计算的需求。 Spark继承了MapReduce分布式计算的优点并改进了MapReduce的明显缺陷。与MapReduce不同的是，Spark的中间输出结果可以保存在内存中，从而大大减少了读写Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）的次数，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习中迭代次数较多的算法。 本章的任务如下。 介绍Spark的发展历史、特点、生态圈及应用场景， 详细介绍3种不同模式的Spark环境搭建过程， 简要介绍Spark的运行架构与原理。;;学习Spark编程之前，首先应该对Spark的理论知识有一定的了解，本节的任务如下。 了解Spark的发展历史、特点。 认识Spark的生态圈。 了解Spark的应用场景。;;一般情况下，对于迭代次数较多的应用程序，Spark程序在内存中的运行速度是Hadoop MapReduce运行速度的100多倍，在磁盘上的运行速度是Hadoop MapReduce运行速度的10多倍。 ;了解Spark的特点;Spark支持使用Scala、Python、Java及R语言快速编写应用。同时Spark提供超过80个高阶算子，使得编写并行应用程序变得容易，并且可以在Scala、Python或R的交互模式下使用Spark。 ;Spark可以与SQL、Streaming及复杂的分析良好结合。Spark还有一系列的高级工具，包括Spark SQL、MLlib（机器学习库）、GraphX（图计算）和Spark Streaming（流计算），并且支持在一个应用中同时使用这些组件。 ;用户可以使用Spark的独立集群模式运行Spark，也可以在EC2（亚马逊弹性计算云）、Hadoop YARN或者Apache Mesos上运行Spark。并且可以从HDFS、Cassandra、HBase、Hive、Tachyon和任何分布式文件系统读取数据。 ;了解Spark的特点;;认识Spark 的生态圈;认识Spark 的生态圈;认识Spark的生态圈;Spark GraphX 图计算的应用在很多情况下处理的数据量都是很庞大的。如果用户需要自行编写相关的图计算算法，并且在集群中应用，难度是非常大的。而使用GraphX即可解决这个问题，因为它内置了许多与图相关的算法，如在移动社交关系分析中可使用图计算相关算法进行处理和分析。 SparkR AMPLab发布的一个R语言开发包，使得R语言编写的程序不只可以在单机运行，也可以作为Spark的作业运行在集群上，极大地提升了R语言的数据处理能力。; 广点通是最早使用Spark的应用之一。腾讯大数据精准推荐借助Spark快速迭代的优势，围绕“数据+算法+系统”这套技术方案，实现了在“数据实时采集、算法实时训练、系统实时预测”的全流程实时并行高维算法，最终成功应用于广点通pCTR投放系统上，支持每天上百亿的请求量。 ; Yahoo将Spark用在Audience Expansion中。Audience Expansion是广告中寻找目标用户的一种方法，首先广告者提供一些观看了广告并且购买产品的样本客户，据此进行学习，寻找更多可能转化的用户，对他们定向广告。Yahoo采用的算法是Logistic Regression。同时由于某些SQL负载需要更高的服务质量，又加入了专门跑Shark的大内存集群，用于取代商业BI/OLAP工具，承担报表/仪表盘和交互式/即席查询，同时与桌面BI工具对接。 ; 淘宝技术团队使用了Spark来解决多次迭代的机器学习算法、高计算复杂度的算法等，将Spark运用于淘宝的推荐相关算法上，同时还利用GraphX解决了许多生产问题，包括以下计算场景：基于度分布的中枢节点发现、基于最大连通图的社区发现、基于三角形计数的关系衡量、基于随机游走的用户属性传播等。 ; 目前Spark已经广泛使用在优酷土豆的视频推荐，广告业务等方面，相比Hadoop，Spark交互查询响应快，性能比Hadoop提高若干倍。一方面，使用Spark模拟广告投放的计算效率高、延迟小（同Hadoop比延迟至少降低一个数量级）。另一方面，优酷土豆的视频推荐往往涉及机器学习及图计算，而使用Spark解决机器学习、图计算等迭代计算能够大大减少网络传输