大数据处理spark

文章阐述了关于大数据处理spark，以及大数据处理的六个流程的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、大数据处理框架有哪些
• 2、spark和hadoop的区别
• 3、什么是spark
• 4、内存有限的情况下spark如何处理t级别的数据?
• 5、如何学习spark?
• 6、spark阶段是什么意思?

大数据处理框架有哪些

学习大数据，以下五种框架是不可或缺的：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink。以下是它们的详细介绍：一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。

仅批处理框架：Apache Hadoop - 特点：适用于对时间要求不高的非常大规模数据集，通过MapReduce进行批处理。- 优势：可处理海量数据，成本低，扩展性强。- 局限：速度相对较慢，依赖持久存储，学习曲线陡峭。

大数据处理框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等。Hadoop是Apache软件基金***开发的分布式系统基础架构，能够处理大量数据的存储和计算问题。它提供了分布式文件系统，能够存储大量的数据，并且可以通过MapReduce编程模型处理大数据。

大数据计算框架的种类包括： 批处理计算框架：这类框架适用于对大规模离线数据进行处理和分析。代表性的批处理计算框架有Apache Hadoop MapReduce和Apache Spark。 流式计算框架：流式计算框架适用于实时或近实时处理连续的数据流。它能够实时接收数据并处理，根据需求输出结果。

Samza：Samza 是 LinkedIn 开源的分布式流处理框架，专门用于实时数据处理，类似于 Twitter 的 Storm 系统。但与 Storm 不同，Samza 基于 Hadoop 并集成了 LinkedIn 的 Kafka 分布式消息系统。

spark和hadoop的区别

spark和hadoop的区别如下：诞生的先后顺序：hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。

spark和hadoop的区别 据我了解Spark和Hadoop都是大数据处理框架，但它们在处理方式和使用场景上有所不同。 Spark是一个内存计算引擎。Spark支持多种编程语言。它适用于实时数据处理和迭代计算任务。 Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于处理海量数据。Hadoop适用于离线数据处理、批处理和数据仓库等场景。

首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施： 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。

Hadoop与Spark虽有差异，但功能互补，两者并非替代关系。Hadoop作为分布式系统基础架构，擅长存储和处理大规模数据集，通过分布式文件系统HDFS与MapReduce计算模型实现高效处理与容错。而Spark则是一个基于内存的分布式计算系统，支持批处理、流处理和图处理等，提供更快计算速度与更好交互性。

Hadoop和Spark的异同 差异： 数据处理方式： Hadoop主要基于批处理，处理大规模数据集，适用于离线数据分析；Spark则支持批处理、流处理和图计算，处理速度更快，适用于实时数据分析。

在处理数据时，Spark 与 Hadoop 的主要区别在于数据处理流程。Spark 可以将中间处理结果存储在内存中，而 Hadoop 的 MapReduce 则将数据存储在磁盘上，这使得 Spark 在内存密集型任务中表现更优。

什么是spark

1、spark用作名词时意思是“火花”，转化为动词意思是“发火花”“飞火星儿”“闪光”“闪耀”，引申可表示“导致”。spark还可表示“大感兴趣”，指对某事表示热烈赞同或欣然同意。 spark可用作及物动词，也可用作不及物动词。用作及物动词时，接名词或代词作宾语。

2、**火花：** Spark 最常见的意思是火花，通常是由摩擦、火焰或电火花等引起的明亮且瞬间的火光。火花在日常生活中常常与火焰、火柴、火花机或电气设备相关。例如，当两个物体摩擦时，可能会产生火花。 **激发、引发：** Spark 可以用作动词，表示激发、引起或导致某种反应或情感的产生。

3、Spark 定义：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，分布式内存计算引擎。比喻：Spark如高效图书馆管理员，快速处理海量数据。对比：相比传统工具，Spark在多台机器内存中操作数据，提升分析速度。类比：传统计算领域，Java程序在单台机器上运行；Spark在多台机器上运行同一程序，高效处理大量数据。

内存有限的情况下spark如何处理t级别的数据?

在Spark内部，单个executor中的RDD分片数据通过Iterator以流式访问方式处理。迭代器的hasNext和next方法由RDD lineage上各转换操作携带的闭包函数复合而成。此过程在用户未要求缓存结果时，内存占用极小，元素处理后即落地或丢弃，避免了长期内存占用。

在所有情况下，建议仅为Spark分配最多75%的内存；留下其余的操作系统和缓冲区缓存。 需要多少内存取决于你的应用程序。要确定你的应用的特定数据集需要多大内存，请加载部分数据集到内存，然后在Spark UI的Storage界面去看它的内存占用量。

存储数据仅是第一步，数据的利用更为关键。尽管通过HDFS实现了大规模数据存储，但面对庞大的数据量，单台机器的处理能力显得捉襟见肘。处理时间可能长达几周甚至更长，若数据量以T或P为单位计量，仅靠一台机器难以满足实时性要求。为解决这一问题，***用多台机器进行数据处理成为必然选择。

rdd这种对象都是spark的api，哪会有啥不同？说不同的话，应该是在本地跑spark分析任务和集群跑spark分析任务会有一些差别。在本地跑时处理大文件比较费劲，可能容易内存溢出；集群跑时需要注意占内存的参数需要广播变量，否则影响集群分析的性能。

数据处理Hadoop在每次执行数据处理时，都需要从磁盘中加载数据，导致磁盘的I/O开销较大；而Spark在执行数据处理时，只需要将数据加载到内存中，之后直接在内存中加载中间结果数据集即可，减少了磁盘的1O开销等。感兴趣的话点击此处，免费学习一下想了解更多有关大数据的相关信息，推荐咨询【达内教育】。

如何学习spark?

1、**基础知识**：掌握基本的Linux操作和运维基础，搭建虚拟机，能够进行简单的Spark体验。 **官方示例**：从Spark官方提供的入门案例开始，了解Spark的基本用法。 **官方文档与Demo**：参考Spark官方文档和GitHub仓库中的更多示例代码，深入学习Spark的各个组件。

2、具体而言，学习Spark的时间可以分为几个阶段。第一阶段，了解Spark的基本概念和架构，可能需要1-2天。第二阶段，熟悉Spark的核心API和编程模型，大约需要3-5天。第三阶段，通过实际项目来应用所学知识，这可能需要10-14天。在整个学习过程中，建议通过实践来加深理解。

3、Spark 的共享变量累加器和广播变量是共享变量的两种类型，累加器用于聚合信息，而广播变量则用于高效分发大对象。理解这些共享变量的原理，能帮助你更好地管理数据流动。最后想深入了解本文内容，可以通过关注 Data跳动，回复 Spark 获取PDF版本。加入我们的技术学习社群，一起探讨更多技术细节。

spark阶段是什么意思?

Spark是一种开源分布式计算系统，它能够在大型数据集上进行快速的数据处理和分析。Spark中的阶段是一组任务的***，这些任务可以在一个执行者上同时运行。在每个阶段中，任务被分组和调度以最大化并行性和数据本地性。Spark阶段的数量通常与集群的CPU核心数相匹配。

首先，了解MapReduce和Spark的背景与基础概念是重要的。MapReduce是Google提出的一种编程模型，也是Hadoop的核心组成部分，用于处理和生成大数据集。它分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段处理数据，然后生成中间结果，Reduce阶段则对这些中间结果进行汇总。

**初步的火花、开端：** Spark 有时用来描述某种事物或关系的初步阶段或开端，类似于 beginning 或 start。例如，一段感情的 spark 可能是两个人相遇的初期阶段。 **Spark编程框架：** 在计算机科学中，Spark 是一个开源的、高性能的分布式计算框架，用于大规模数据处理。

Stage：阶段，是作业的基本调度单位，一个作业会分为多组任务，每组任务被称为“阶段”。Task：任务，运行在Executor上的工作单元，是Executor中的一个线程。

spark相对于mapreduce来说，计算模型可以提供更强大的功能，他使用的是迭代模型，我们在处理完一个阶段以后，可以继续往下处理很多个阶段，而不只是像mapreduce一样只有两个阶段。 spark大致分为这三种算子： Value数据类型的Transformation算子，这种变换不触发提交作业，针对处理的数据项是Value型的数据。

关于大数据处理spark，以及大数据处理的六个流程的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。