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这是一篇关于Spark概述的文章，主要介绍了Spark的基本概念、与Hadoop的关系、核心模块以及运行模式。
以下是对这些核心内容的简要概述：1. Spark概念:
- 定义：Spark是一个基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。
- 发展历程：由伯克利大学AMPLab实验室于2009年开发，2010年开源，2013年成为Apache基金会项目，2014年成为Apache顶级项目。 - 功能对比Hadoop：Hadoop主要由Java编写，用于分布式存储和计算，而Spark由Scala编写，专注于数据计算，被认为是Hadoop的升级版。
2. Spark与Hadoop的比较: - 计算效率：Hadoop MapReduce不适合循环迭代式数据流处理，而Spark通过优化计算过程加快数据分析速度。 - 数据通信：Spark多个作业之间的数据通信基于内存，而Hadoop基于磁盘。 - 启动时间：Spark Task启动时间快，采用fork线程方式，而Hadoop创建新进程。 - 缓存机制：Spark的缓存机制比HDFS高效。
3. 选择Spark或Hadoop的场景: - 机器学习：Spark适合需要反复查询和操作的机器学习算法，如ALS和凸优化梯度下降。 - 交互式数据挖掘：Spark擅长处理交互式数据挖掘，而MapReduce不擅长。 - 内存限制：在实际生产环境中，内存资源不足时，MapReduce是更好的选择。
4. Spark核心模块: - Spark Core：提供最基础和核心的功能，是其他模块的基础。 - Spark SQL：用于操作结构化数据，支持SQL查询。 - Spark Streaming：针对实时数据进行流式计算，提供丰富的API。 - Spark MLlib：提供机器学习算法库，支持模型评估和数据导入。 - Spark GraphX：提供图计算框架与算法库。
5. Spark运行模式: - Local模式：在本地执行，用于教学、调试和演示。 - Standalone模式：使用Spark自身节点运行的集群模式，master-slave架构。 - Yarn模式：与其他资源调度框架（如Hadoop Yarn）集成，利用其资源调度能力。 - K8S与Mesos模式：使用分布式资源管理框架（如Kubernetes和Mesos）进行资源调度。 - Windows模式：在Windows系统下启动本地集群，便于学习使用。
6. 部署模式对比: - Local模式：1台机器，无需启动进程，适用于教学和调试。 - Standalone模式：至少3台机器，需启动Master和Worker进程，适用于单独部署。 - Yarn模式：1台机器，需启动Yarn和HDFS进程，适用于混合部署。
7. 端口号: - Spark-shell任务查看：4040端口。 - Spark Master内部通信：7077端口。 - Standalone模式Web界面：8080端口。 - Spark历史服务器：18080端口。 - Hadoop YARN任务查看：8088端口。这篇文章为理解Spark的基本概念、优势、与Hadoop的区别以及运行模式提供了全面的概述，并通过详细的比较和介绍，帮助读者在实际应用中选择合适的数据处理框架。在Spark和Hadoop的比较中，Spark被认为是Hadoop框架的升级版，主要是因为它在数据处理速度和计算模型上进行了多项优化。
以下是Spark在数据处理速度和计算模型上的具体优化措施，以及这些优化在实际应用中如何提高计算效率：数据处理速度优化措施：
1. 基于内存的计算： - Spark将数据存储在内存中，而不是磁盘上。这大大减少了I/O操作，提高了数据处理速度。 - Spark的弹性分布式数据集（RDD）可以在内存中多次迭代，避免了频繁的磁盘读写。
2. 高效的缓存机制： - Spark提供了高效的缓存机制，可以将中间结果缓存在内存中，减少重复计算。 - Spark的缓存机制比HDFS的缓存机制更高效，能够更好地利用内存资源。
3. 快速的Task启动时间： - Spark采用fork线程的方式启动Task，而Hadoop采用创建新的进程的方式。线程启动比进程启动快得多，因此Spark的Task启动时间更短。 - Spark只有在shuffle的时候将数据写入磁盘，而Hadoop中多个MR作业之间的数据交互都要依赖于磁盘交互。
计算模型优化措施：
1. 弹性分布式数据集（RDD）： - Spark引入了弹性分布式数据集（RDD），这是一种容错的、分布式的数据集合。RDD提供了丰富的操作（如map、reduce、filter等），使得并行计算变得简单高效。 - RDD支持数据的分区、持久化和容错机制，能够自动处理数据丢失和故障恢复。
2. DAG（有向无环图）执行模型： - Spark采用DAG（有向无环图）执行模型，将计算任务分解为多个阶段（Stage），每个阶段包含一组Task。 - DAG模型能够优化计算流程，减少不必要的中间数据写入磁盘，提高计算效率。
3. 丰富的API支持： - Spark提供了丰富的API，支持多种编程语言（如Scala、Java、Python等），使得开发者能够更方便地编写并行计算程序。 - Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等模块提供了高级数据处理功能，满足不同应用场景的需求。实际应用中的计算效率提升：
1. 机器学习和数据挖掘： - Spark的优化措施使得它在机器学习和数据挖掘领域表现出色。例如，ALS算法、凸优化梯度下降等需要反复查询和操作数据集，Spark的内存计算和高效缓存机制能够显著提升这些算法的运行速度。
2. 实时数据处理： - Spark Streaming组件支持实时数据流处理，通过内存计算和DAG执行模型，能够快速处理实时数据流，满足实时应用的需求。
3. 大规模数据处理： - Spark的弹性分布式数据集（RDD）和DAG执行模型使得它在处理大规模数据集时具有很高的计算效率，能够快速完成复杂的并行计算任务。
综上所述，Spark通过基于内存的计算、高效的缓存机制、快速的Task启动时间、弹性分布式数据集（RDD）、DAG执行模型和丰富的API支持等优化措施，在实际应用中显著提高了数据处理速度和计算效率。 这是一篇关于Spark部署模式的实验指导文章，主要介绍了如何在本地和独立集群模式下部署和运行Spark，并提供了详细的实验步骤和配置说明。
以下是对这些核心内容的简要概述:
1. 实验目标： - 完成本地（Local）和独立（Standalone）两种部署模式的配置和测试。
2. 实验环境准备： - 需要三台Linux虚拟机。 - 准备Spark压缩包。
3. 本地模式部署（Local Mode）： - 安装与配置：将Spark安装包上传至虚拟机node01，解压并重命名为spark-local。在spark-local目录下启动spark-shell。 - 启动命令：`bin/spark-shell` - 监控页面：访问`node01:4040`查看WebUI。 - 测试应用：在data目录下创建word.txt文件，并使用Spark Shell进行简单的WordCount操作。 - Spark Shell命令：`sc.textFile("data/word.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)` - 退出与提交应用：退出Spark Shell使用`quit`命令，提交测试应用使用`spark-submit`命令。 - 提交命令示例：`bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[2]./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar 10`4. 独立模式部署（Standalone Mode）： - 安装与配置：在所有节点上创建spark文件夹，解压Spark并重命名为spark-standalone。修改配置文件slaves和spark-env.sh，设置Java环境变量和Master节点。 - 分发配置：使用`scp`命令将配置分发给其他节点。 - 启动集群：在spark-standalone路径下执行`start-all.sh`脚本启动集群。 - 查看进程：使用`jps`命令检查各节点的Java进程。 - 监控页面：访问`node01:8080`查看Master资源监控Web UI。 - 提交测试应用：使用`spark-submit`命令提交Spark Pi测试应用。 - 提交命令示例：`bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://node01:7077./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar 10`5. 配置历史服务： - 配置日志存储路径：修改spark-defaults.conf文件，设置日志存储路径在HDFS上。 - 需启动Hadoop集群，并提前创建HDFS目录。 - 启动历史服务：执行`start-history-server.sh`脚本启动历史服务。 - 查看历史任务：访问`node01:18080`查看历史任务的运行情况。这篇文章为在本地和独立集群模式下部署和运行Spark提供了详细的步骤和配置说明，并通过测试应用的提交和运行，展示了不同部署模式下的实际操作流程。