Apache Spark

Spark2.1 Hadoop2.6 ，涵盖 Spark Core 和 Spark SQL，是入门大数据分析的必备工具。

这是一个学习 Apache Spark 的共享资源库。最初由 [Feng2017] 在 Github 上发布，主要包含作者在 IMA 数据科学奖学金期间的自学笔记。 该资源库力求使用详细的演示代码和示例来演示如何使用每个主要功能。 这些教程假设读者具备编程和 Linux 的基础知识，并以简单易懂的教程和详细示例的形式分享 PySpark 编程知识。

Apache Spark 已成为提升 Apache Hadoop 环境的各种功能的引擎。对于大数据，Apache Spark 满足了许多需求，并本机运行在 Apache Hadoop 的 YARN 上。通过在 Apache Hadoop 环境中运行 Apache Spark，您可以获得该平台固有的所有安全、治理和可扩展性。Apache Spark 还与 Apache Hive 非常好地集成，并且利用集成安全功能可以访问所有 Apache Hadoop 表。

Apache Spark 图处理，一种处理大规模图数据的解决方案。

专为大数据设计的Spark安装文档，真的是前端、后端都该了解一下的资源。内存计算的高效率，加上和 Hadoop 家族的良好兼容，让你在跑算法时事半功倍。之前用 MapReduce 做机器学习？多半感觉慢得像蜗牛，换成 Spark 之后，嗯，爽多了。Apache Spark最的地方就是中间结果能放内存里，这一点对迭代任务太友好了，比如聚类、推荐系统那种。部署起来也不复杂，只要你搞过 Hadoop，基本不太用重新学流程。要是你还没碰过 Spark，强烈建议从这篇文档开始，内容挺清楚，思路也比较顺，搭环境、跑任务、调性能，都有提到。再说了，现在谁不做点数据啊？你如果想深入了解，还可以看看下面这些相关

Apache Spark作为一个高效、易用且弹性的分布式计算框架，涉及的内容非常广泛。将详细探讨Spark架构、核心组件、DAG执行引擎、内存管理、弹性数据集和资源调度等关键知识点。Spark基于RDD实现数据集合的容错并行操作，支持多种数据处理模型和实时流数据处理。通过优化内存布局和任务调度，Spark实现了高效的数据处理和容错机制，适用于各种大数据场景。

Apache Spark是Apache软件基金会下的一款开源大数据处理框架，以其高效、灵活和易用性著称。Spark学习手册的目的是帮助用户深入理解Spark的核心概念、工作原理以及在实际项目中应用Spark进行数据处理的方法。以下是每个文件内容的详细解读： 1. 01Spark生态和安装部署.pdf Spark生态系统包括多个组件，如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和GraphX（图处理）。件介绍了在各种环境（例如本地、Hadoop YARN、Mesos或Standalone集群）中安装和配置Spark的方法，还包括配置参数调整

基于内存的分布式计算框架的 Spark，挺适合搞大数据的你研究一下。RDD是它的核心概念，说白了就是一套能并行数据的抽象模型，灵活又高效。用它的时候你不需要操心太多底层的存储和调度，逻辑封装完，Spark 自己会生成Task交给Executor去跑，响应也快。 RDD 的弹性挺关键的，比如它不保存数据本体，只保留逻辑，这样一出事能自动恢复，减少你调 bug 的痛苦。而且它是不可变的，每次改操作都生成新的RDD，这点对数据一致性友好。 常用操作方面，像groupBy、reduceByKey这些算子，还挺常用。比如你要按用户聚合访问日志，直接groupBy就搞定。如果你要减少分区数量，coales

深入讲解 Apache Spark 内部架构，适合搭配源码学习。

Apache Spark 是一款开源的集群计算框架，专为大规模数据处理设计。它继承了 Hadoop MapReduce 的优点，并优化了内存管理，使数据迭代算法更有效率，广泛应用于数据挖掘、机器学习等领域。