Spark 数据分析导论-笔记

Spark Core

• Spark Core 实现了Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。
• Spark Core 中还包含了
  • 对弹性分布式数据集（resilient distributed dataset，简称RDD）的API 定义。
    • RDD 表示分布在多个计算节点上可以并行操作的元素集合，
    • 是Spark 主要的编程抽象。
    • Spark Core 提供了创建和操作这些集合的多个API。

Spark SQL

• Spark SQL 是Spark 用来操作结构化数据的程序包。
• 使用SQL或者Apache Hive 版本的SQL 方言（HQL）来查询数据。
  • Spark SQL 支持多种数据源，比如Hive 表、Parquet 以及JSON 等。
• 除了为Spark 提供了一个SQL 接口，
  • Spark SQL 还支持开发者将SQL 和传统的RDD 编程的数据操作方式相结合，
    • 不论是使用Python、Java 还是Scala，
  • 开发者都可以在单个的应用中同时使用SQL 和复杂的数据分析。
  • 通过与Spark所提供的丰富的计算环境进行如此紧密的结合，
    • Spark SQL 得以从其他开源数据仓库工具中脱颖而出。
  • Spark SQL 是在Spark 1.0 中被引入的。

Spark Streaming

• Spark Streaming 是Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件。
  • 比如生产环境中的网页服务器日志，
  • 或是网络服务中用户提交的状态更新组成的消息队列，都是数据流。
• SparkStreaming 提供了用来操作数据流的API，
  • 并且与Spark Core 中的RDD API 高度对应。
• 这样一来，程序员编写应用时的学习门槛就得以降低，
  • 不论是操作内存或硬盘中的数据，
  • 还是操作实时数据流，
  • 程序员都更能应对自如。
• 从底层设计来看，Spark Streaming 支持与Spark Core 同级别的容错性、吞吐量以及可伸缩性。

MLlib

• Spark 中还包含一个提供常见的机器学习（ML）功能的程序库，叫作MLlib。
• MLlib 提供了很多种机器学习算法，
  • 包括分类、回归、聚类、协同过滤等，
  • 还提供了模型评估、数据导入等额外的支持功能。
• MLlib 还提供了一些更底层的机器学习原语，
  • 包括一个通用的梯度下降优化算法。
• 所有这些方法都被设计为可以在集群上轻松伸缩的架构。

GraphX

• GraphX 是用来操作图（比如社交网络的朋友关系图）的程序库，
  • 可以进行并行的图计算。
• 与Spark Streaming 和Spark SQL 类似，
  • GraphX 也扩展了Spark 的RDD API，
  • 能用来创建一个顶点和边都包含任意属性的有向图。
• GraphX 还支持针对图的各种操作
  • （比如进行图分割的subgraph 和操作所有顶点的mapVertices），
  • 以及一些常用图算法（比如PageRank和三角计数）。

集群管理器

• 就底层而言，Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。
• 为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，
  • Spark 支持在各种集群管理器（clustermanager）上运行，
    • 包括Hadoop YARN、Apache Mesos，以及Spark 自带的一个简易调度器，叫作独立调度器。
• 如果要在没有预装任何集群管理器的机器上安装Spark，
  • 那么Spark自带的独立调度器可以让你轻松入门；
• 而如果已经有了一个装有Hadoop YARN 或Mesos的集群，
  • 通过Spark 对这些集群管理器的支持，
  • 你的应用也同样能运行在这些集群上。

来源：oschina

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