Spark 入门指南

Spark 是一种类似 Hadoop 的开源集群计算环境。与 Hadoop 相比，Spark 具有以下优点：启用了内存分布数据集、支持交互式查询和优化了迭代工作负载。Spark 采用 Scala 语言实现，将 Scala 作为其应用程序框架。Scala 与 Spark 紧密集成，使 Scala 能够像操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集。

Spark 入门的起点就是搞懂它的三个核心模块：Spark Core、Spark Streaming和Spark SQL。Core 像底座，搞定任务调度和资源管理；Streaming 负责实时数据流；SQL 这块嘛，就是给你一个熟悉的操作方式来查数据，挺适合有数据库背景的你。 Spark Core的东西比较基础但也最关键，比如 RDD、任务划分、Job 调度这些。别觉得枯燥，理解了这个，后面不管是跑批还是实时，思路都顺了。 Spark Streaming挺适合做实时数据，比如日志监控、实时用户行为这种需求。你只要搞定 DStream 的概念，再加上一点窗口函数用法，起来还蛮顺手的。 Spark

Spark编程指南是一本适合初学者的入门手册，涵盖了Apache Spark的核心概念和操作，帮助编程人员快速掌握Spark的使用并理解其生态系统。Apache Spark是一个快速、大规模、通用的计算引擎，提供了丰富的高级API，支持Java、Scala、Python和R等编程语言。Spark的设计目标是支持数据在内存中的处理，以提高数据处理速度，也被称为内存计算。与Hadoop MapReduce相比，Spark可以将作业中间结果保存在内存中，避免昂贵的磁盘I/O操作，大大提升处理效率。Spark编程的核心是围绕RDD（弹性分布式数据集）展开的，RDD是分布式内存的一个抽象概念，提供一个容

适合对spark技术感兴趣的新手，详细介绍了spark的基础知识和入门路径。特别适合刚接触spark技术的人士。

Spark 的性能调优，算是大数据圈绕不开的话题，是开发和资源这两块，真的是挺能折腾人的。你要是刚接触 Spark，或者写了几个作业发现老是慢，那这篇基础调优的文章还挺值得一看。 开发时避免重复创建 RDD 真的关键，RDD虽然好用，但动不动就新建几个，血缘链一长，性能直接掉头走低。一个数据源搞一个RDD就行，多个操作用链式调用，省心。 还有就是算子选得好，跑得才快。filter提早用，map和reduce能少传数据就少传，尤其是大数据量的场景，不然网络 IO 直接爆表。 碰到操作重分区？试试repartition和coalesce，有时候换一下方法，shuffle压力就能少一大截。算是个小技

Spark运行模式包括local本地模式（包括单线程和多线程）、standalone集群模式、yarn集群模式、mesos集群模式以及cloud集群模式。在不同的环境下，可以选择合适的模式来管理资源和任务调度，比如AWS的EC2可方便访问Amazon的S3。此外，Spark支持多种分布式存储系统如HDFS和S3。

图计算项目里的大杀器，Spark GraphX的资料一直不算多。Spark.GraphX.in.Action这份 PDF 算是比较系统的，逻辑清晰，案例也实在，挺适合用来入门或者打基础的。 图结构的数据用起来爽，但一上手就懵？嗯，GraphX 正好能帮你解开这个结。像社交网络关系、推荐系统里的用户-商品图，这些都能搞。 文档里不少示例是基于 spark-graphx_2.12-2.4.5.jar 写的，如果你项目刚好也是 Spark 2.x 的版本，那就贴合。没有花里胡哨的语法，逻辑也直接清晰。 如果你习惯边看边实践，建议先把 GraphX 项目的 jar 包拉下来，比如这个版本的GraphX

高效灵活的大数据框架 Spark 的简单案例，适合刚入门的小伙伴快速上手。讲了RDD、DataFrame、MLlib的一些基本用法，还贴了不少实际代码，操作起来不难，挺适合边学边练的。像flatMap拆词、count统计、groupBy分组这些，都有例子，照着改就能跑。本地模式启动、读取txt和csv文件，整个流程比较顺，适合当模板直接用。如果你刚开始玩 Spark 或者要搞个原型验证，不妨从这套代码下手，省不少摸索时间。而且还有个朴素贝叶斯分类的小 demo，用的是MLlib，虽然简单，但逻辑清晰，能帮你理清 Spark 在机器学习这块的大致玩法。要注意的是，SparkSession和Spa

弹性分布式数据集的核心概念，挺适合刚上手 Spark 的你。RDD就是 Spark 里搞数据最常用的那套东西，能分区、能并行，支持内存缓存，还能自动容错。简单说，你写一堆转化操作，数据就在内存里转来转去，响应也快，效率也高，挺香的。 RDD的懒加载机制也蛮好玩，你定义完操作链不立马跑，等你执行collect()或者count()这类 action 时才真正开始算。这样一来，性能就能压榨得比较极致。嗯，缓存用得好，查询飞快不说，还能少跑不少无谓逻辑。 而且，出错了也不怕，RDD有血统信息，可以靠日志和依赖关系自动恢复，挺有安全感的。像日志、用户行为这类事儿，用RDD是老搭档了。如果你追求速度优先