[大数据]五天了解大数据｜Day1 邂逅Spark

What is Spark？

～ is a multi-language engine for executing data engineering, data science , and machine learning on single-node machines or clusters.

What is the relationship between?Spark and Hadoop?

Hadoop:

• 大数据生态
• 运行慢
• 给了Spark出生的土壤

Spark:

• 基于内存，快
• 支持多种语言——容易使用
• 功能全
• 易融合

Using：

• 日志文件，长安区数据的流交流
• 机器学习
• 数据分析师交互式分析
• 各系统间的数据集成和清洗

Core：

• Spark Core

提供～最核心功能，是下面几个板块扩展的基础

• Spark SQL

可以使用SQL操作结构化数据的组键

• Spark Streaming

Spark平台上针对实时数据进行流式计算的组件，提供了丰富的处理数据流的API

• Spark MLlib

～提供的一个机器学习算法库，学起来较困难

• Spark GraphX

～面向图计算提供的框架与算法库

The Arch of Sys in Spark

~采用了分布式计算模型的Master—Slave模型。Master是对应集群中含有Master进程的结点，Slave是集群中含有Worker进程结点。

• ClusterManager：在Standalone模式中即为Master（主节点），控制整个集群，监控Worker。在YARN模式中为资源管理器。
• Worker：从节点，负责控制计算节点，启动Executor或Driver。在YARN模式中为NodeManager，负责计算节点的控制
• Driver：运行Application的main（）函数并创建SparkContext。
• Executor：执行器，在worker node上执行任务的组件、用于启动线程池运行任务。每个Application拥有独立的一组Executors。
• SparkContext：整个应用的上下文，控制应用的生命周期。

Conclude

• 挺好的通识读物，希望后面会有让人亮眼的操作
• 了解了新的工具Spark，对于本来就是大数据专业的我可以说算是开光了。
• 师傅引进门，修行靠个人，与群友共勉。