云计算与大数据技术第10章 Spark计算平台.pptxVIP

Spark简介及其生态系统2025年4月13日

引言SparkCoreSparkSQLSparkStreamingSparkMLlibSparkGraphX目录CONTENTS

01引言CHAPTER

开源通用计算引擎Spark是开源的分布式计算引擎，适用于大数据处理。它能够利用内存计算，提供高效的数据处理能力，支持多种编程语言。Spark的特点Spark具有易用性、可扩展性和高速度的特点。它提供了简洁的API，支持复杂的数据处理逻辑，能够运行在多种集群管理器上。Spark概述

生态组件

生态组件SparkSQLSparkSQL是Spark模块，用于处理结构化数据。它提供了SQL查询和DataFrameAPI，支持从多种数据源读取和写入数据。SparkStreamingSparkStreaming是Spark的实时数据处理组件。它能够从多种数据源接收实时数据，并进行复杂的数据处理和分析。SparkMLlibSparkMLlib是Spark的机器学习库。它提供了多种机器学习算法和API，支持分布式训练，便于在Spark上进行机器学习。SparkGraphXSparkGraphX是Spark的图计算框架。它扩展了DataFrame和RDDAPI，支持图数据结构处理和图算法的实现。

由于Spark具有实时数据处理的能力，因此广泛应用于实时数据分析的场景中。它能够从多种数据源接收实时数据，并进行复杂的数据处理和分析。实时数据分析SparkGraphX框架是专门用于图计算的，因此适用于图计算的应用场景。它扩展了DataFrame和RDDAPI，支持图数据结构处理和图算法的实现。图计算应用领域

02SparkCoreCHAPTER

SparkContext：作为Spark应用的入口，负责初始化SparkContext，是用户与Spark集群交互的桥梁，决定了Spark应用的运行范围和数据处理方式。ClusterManager：资源管理器，负责分配和管理Spark作业所需的资源，如CPU、内存等。它根据作业的规模和要求，动态调整资源分配策略。WorkerNodes：工作节点，负责执行分配给自己的任务。每个工作节点都会启动多个Executor进程，每个Executor进程都可以执行多个任务。Executor：执行器，负责运行用户编写的代码，管理任务执行过程中的内存和CPU资源。它与驱动程序保持通信，确保任务正确执行并提交结果。基础组驱动程序（DriverProgram）驱动程序是Spark应用的入口点，负责解析用户输入、构建作业计划、监控执行过程以及处理结果。作业调度（JobScheduling）Spark的作业调度器根据资源的可用性和作业的要求，将作业分解为任务，并分配给合适的工作节点执行。驱动程序与作业调度

弹性分布式数据集（RDD）RDD是Spark中的基本数据抽象，表示不可变的、可分布式存储和计算的集合。它们通过分片（partitions）进行划分。操作（Operations）RDD支持两种操作，一种是转换操作（transformations），如map、filter等，另一种是行动操作（actions），如collect、count等。弹性分布式数据集

03SparkSQLCHAPTER

管道化操作通过管道化操作，将多个查询操作组合成一个逻辑计划，从而减少中间结果的数据量和网络传输。这可以显著提高复杂查询的性能。数据查询优化针对结构化数据，SparkSQL提供多种查询优化技术，如谓词下推、分区裁剪和连接重排序，以减少数据扫描和传输，提高查询效率。索引与统计信息利用索引和统计信息来加速查询。SparkSQL支持为数据表创建索引，以快速定位数据；同时，收集数据的统计信息，如分布和密度。广播变量对于小数据集，SparkSQL支持将其转换为广播变量，每个工作节点都可以缓存这个数据集。这可以减少网络传输和数据加载时间。结构化数据查询优化

分布式SQL引擎分布式执行SparkSQL的分布式SQL引擎能够自动将查询任务分发到多个节点，利用集群的计算资源。这可以实现数据的并行处理，提高查询效率。跨数据源操作SparkSQL支持在多种数据源上进行查询和操作，如HDFS、S3、Cassandra等。这可以实现数据的统一访问和处理，简化数据管理。自动优化与执行计划SparkSQL的自动优化器可以根据查询的特点和数据的特点，自动生成最优的执行计划。这可以减少资源消耗，提高查询性能。安全与权限管理SparkSQL支持安全与权限管理，可以控制谁可以访问哪些数据、进行哪些操作。这可以保护敏感数据不被非法访问和篡改。

SparkSQL支持集成多种数据源，如关系数据库、N