Spark大数据入门1. Spark概述定义：Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。它基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性。发展历程：Spark于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。与Hadoop的关系：Spark与Hadoop都是大数据处理的重要工具，但Spark在计算层面相较于Hadoop的MapReduce有巨大的性能优势。Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为资源管理和调度器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase等。然而，Spark仅做计算，而Hadoop生态圈不仅有计算（MapReduce）也有存储（HDFS）和资源管理调度（YARN）。2. Spark框架模块Spark Core：Spark的基础，提供了内存计算的能力，是分布式处理大数据集的基础。它将分布式数据抽象为弹性分布式数据集（RDD），并为运行在其上的上层组件提供API。Spark SQL：基于SparkCore之上，提供结构化数据的处理模块。SparkSQL支持以SQL语言对数据进行处理，同时基于SparkSQL，Spark提供了StructuredStreaming模块，可以以SparkSQL为基础，进行数据的流式计算。Spark Streaming：以SparkCore为基础，提供数据的流式计算功能。MLlib：以SparkCore为基础，进行机器学习计算，内置了大量的机器学习库和API算法等，方便用户以分布式计算的模式进行机器学习计算。GraphX：以SparkCore为基础，进行图计算，提供了大量的图计算API，方便用户以分布式计算模式进行图计算。3. Spark的优势速度快：Spark基于内存计算，能够比基于磁盘的计算快很多。对于迭代式算法和交互式数据挖掘任务，这种速度优势尤为明显。易用性：Spark支持多种语言，包括Java、Scala、Python和R，提供了丰富的内置API，可以帮助开发人员更快地构建和运行应用程序。通用性：Spark提供了多种组件，可以支持不同类型的计算任务，包括批处理、交互式查询、流处理、机器学习和图形处理等。兼容性：Spark可以与多种数据源集成，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Apache Cassandra、Apache HBase和Amazon S3等。容错性：Spark提供了弹性分布式数据集（RDD）抽象，可以帮助开发人员更快地构建容错应用程序。Spark大数据代码示例import org.apache.spark.sql.SparkSession object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession对象，它是Spark Application的入口 val spark = SparkSession.builder .appName("Word Count") .master("local[*]") // 在本地运行Spark程序，使用所有可用的处理器核心 .getOrCreate() // 读取文本文件并创建Dataset val textFile = spark.read.textFile("path/to/your/textfile.txt") // 使用flatMap转换将文本分割为单词，并使用reduceByKey转换计算每个单词的数量 val counts = textFile .flatMap(line => line.split(" ")) .groupByKey(identity) .count() // 显示结果 counts.show() // 停止SparkSession spark.stop() } }我们首先创建了一个SparkSession对象，然后读取了一个文本文件，接着使用flatMap方法将每一行文本拆分成单词，并使用groupByKey和count方法计算了每个单词的出现次数，最后打印了结果。 要运行这个示例代码，你需要确保已经安装了Apache Spark，并且设置了正确的开发环境。你可以在IDE中创建一个新的Scala项目，然后将上述代码粘贴到主类文件中，运行程序即可看到单词计数的输出。