一、Spark概述
Spark是一种“One Stack to rule them all”的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。 Spark使用Spark RDD、Spark SQL、 Spark Streaming, MLlib, GraphX成功解决了大数据领城中离线批处理、交互式查询、实时流计算、机器学习与图计算等最重要的任务和问题。 Spark除了一站式的特点之外,另外一个最重要的特点,就是基于内存进行计算,从而让它的速度可以达到MapReduce、Hive的数倍甚至数十倍!
Spark包含多种数据处理引擎，例如Spark Core用于离线计算，Spark SQL用于交互式查询，Spark Streaming用于实时流式计算，MLlib用于机器学习，GraphX用于图计算。这些引擎可以满足大数据领域的各种计算需求，使得开发人员可以更加高效地处理数据。
二、Spark工作原理
- 数据分割
Spark将输入的数据分割成多个小块，这些小块被称为“分片”(Partition)，每个分片包含一定数量的数据记录。Spark通过将数据分片，可以实现并行处理数据的目的。每个分片都会被分配给一个工作节点进行处理，从而提高了数据处理速度。 - 任务调度
Spark通过任务调度器，将任务分配给空闲的工作节点进行处理。调度器会根据任务的优先级、任务的执行情况以及工作节点的资源利用率等因素，选择最适合的工作节点来执行任务。这样可以确保任务的高效执行。 - 内存计算
Spark使用内存进行计算，将数据缓存在内存中，避免了频繁的磁盘I/O操作。通过内存计算，Spark可以大大提高数据处理速度，实现高效的大数据处理。 - 容错性
Spark提供了容错机制，当某个工作节点出现故障时，Spark会自动将该节点上的任务调度到其他可用节点上执行，确保任务的正常完成。这种容错机制可以避免因节点故障导致的数据处理中断问题。
三、Spark基础概念 - RDD（Resilient Distributed Dataset）
RDD是Spark中的基础数据结构，它是一种不可变的、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD可以由多种数据源创建，例如文件系统上的文件、数据库中的数据等。每个RDD都可以被分片，每个分片会被分配给一个工作节点进行处理。RDD支持两种操作：转换和行动。转换操作会生成新的RDD，行动操作则会将数据写入外部系统或返回结果给用户。 - DAG（Directed Acyclic Graph）
在Spark中，计算过程被抽象为有向无环图（DAG），即一系列RDD之间的转换操作。这种图状结构可以清晰地表示出任务的依赖关系和执行顺序，使得Spark可以更加高效地调度任务和分配资源。 - 弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset, RDD）
RDD是Spark中的一个重要概念，它是不可变的、可分区和可并行计算的元素集合。每个RDD都包含一组分区，这些分区在集群中的不同节点上进行处理。RDD还提供了转换和行动两种操作，通过这些操作可以对数据进行处理和分析。在处理过程中，如果某个节点出现故障导致数据处理中断，RDD还可以从故障点重新开始计算，确保数据的完整性。 - 算子（Operators）
在Spark中，对RDD的操作被称为算子。这些算子可以分为两类：转换算子和行动算子。转换算子会生成新的RDD，而行动算子则会将数据写入外部系统或返回结果给用户。例如，map算子和reduce算子都是常见的算子，它们可以对数据进行转换和聚合操作。
总结
Spark是一个强大而高效的大数据计算框架，它通过使用RDD、DAG等基础概念，实现了高效的内存计算和容错机制。通过Spark的处理引擎，可以满足大数据领域的各种计算需求，使得开发人员可以更加高效地处理数据。同时，Spark还提供了丰富的算子和API接口，使得开发人员可以更加灵活地进行数据处理和分析。在生产环境中，已经有众多公司和组织开始使用Spark作为其大数据处理的首选框架。