跟我一起从零开始学python（十一）简述spark

前言

回顾之前讲述了python语法编程必修入门基础和网络编程，多线程/多进程/协程等方面的内容，后续讲到了数据库编程篇MySQL，Redis，MongoDB篇，和机器学习，全栈开发，数据分析前面没看的也不用往前翻，系列文已经整理好了：

本系列文根据以下学习路线展开讲述，由于内容较多，：

从零开始学python到高级进阶路线图

一丶spark概述

Apache Spark是一种基于内存的分布式计算框架，被广泛用于大数据处理、机器学习、图形计算等领域。相比Hadoop MapReduce等传统批处理框架，Spark具有更高的计算速度和更丰富的数据处理操作，可以支持交互式查询和流式处理等应用场景。

Spark的主要特点包括：

高效性：Spark使用内存计算，提高了计算速度，可以比Hadoop MapReduce更快地处理大规模数据。
易用性：Spark提供了丰富的数据处理和机器学习API，可以使用多种编程语言进行编写，包括Scala、Java、Python和R。
可扩展性：Spark可以在集群上进行分布式计算，支持多种集群管理器，包括YARN、Mesos和Kubernetes等。
多样性：Spark支持多种数据处理模式，包括批处理、流处理和交互式查询等，可以满足多种应用场景的需求。

Spark的数据处理核心是基于RDD（Resilient Distributed Datasets）的数据模型。RDD是一种分布式的、容错的数据集合，支持多种数据操作方式，包括Map、Filter、Reduce和Join等。RDD可以在计算过程中针对数据错误进行自动修复和容错处理，保证了数据处理的可靠性和稳定性。

Spark还提供了丰富的扩展功能，包括Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等。Spark SQL支持SQL查询和结构化数据处理，Spark Streaming支持流数据处理，而MLlib则提供了多种机器学习算法和工具，方便了大数据上的机器学习应用。

在大数据工程技术体系中，Spark是一个非常重要的组成部分，可以帮助我们高效地处理和分析大数据。了解Spark技术的特点和优势，掌握其基本的编程和使用方法，可以对提升我们的大数据处理能力和应用水平有很大的帮助。

二丶spark core

Spark Core是Apache Spark的核心组件，负责管理和调度Spark应用程序的所有任务。其主要功能包括分布式数据处理、内存计算、任务调度和容错处理等。

具体来说，Spark Core主要由以下几个模块组成：

RDD（Resilient Distributed Datasets）： Spark Core使用RDD作为其数据模型，可以对数据进行分布式处理。RDD是一个分布式的容错数据集合，支持多种数据操作方式，例如Map、Filter、Reduce和Join等。RDD的容错处理机制可以自动修复数据错误，从而保证了数据处理的可靠性和稳定性。
SparkContext： SparkContext是Spark应用程序的主要入口点，负责与Spark集群进行通信和任务调度。SparkContext可以为Spark应用程序提供分布式计算的环境和资源管理。
Task Scheduling： Spark Core使用DAG（Directed Acyclic Graph）来表示Spark应用程序的任务调度关系。Spark将应用程序的所有任务划分成DAG中的一系列Stage，使用Task Scheduling算法在Spark集群中进行任务的并行调度和执行。
Memory Management： Spark Core使用内存计算作为其数据处理的核心方式，可以提高数据处理速度。Spark Core使用自己的内存管理系统来控制内存使用，包括使用序列化和压缩技术来优化数据传输和存储。
Cluster Manager Integration： Spark Core可以与多种集群管理器进行集成，包括Hadoop YARN、Apache Mesos和Kubernetes等。这样可以方便地在分布式计算集群上运行Spark应用程序。

在Spark应用程序中，开发人员通常使用Spark Core的API来编写应用程序，并利用Spark Context来创建RDD和执行RDD操作。Spark Core可以帮助我们以分布式、快速、可靠的方式处理大规模数据，是Spark生态系统中最关键的组件之一。

三丶Spark sql

Spark SQL是Apache Spark生态系统中的一个模块，用于处理结构化数据。它提供了一种以SQL方式查询分布式数据集的标准化界面，同时支持SQL查询的性能优化以及与Spark生态系统的整合。

Spark SQL的主要功能包括：

SQL查询：Spark SQL支持传统的SQL查询语句，包括SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY和ORDER BY等，可以直接查询RDD和DataFrame。此外，Spark SQL还支持Hive和DDL语句，可以直接操作外部存储系统中的数据。
DataFrame API：Spark SQL提供了DataFrame API，提供了更加面向对象的方法来查询和操作数据。DataFrame是一个由行和列组成的分布式数据集合，与Pandas和R语言中的DataFrame类似。
数据源连接：Spark SQL支持与多种数据存储系统进行连接，包括Hive、MySQL、Postgres、Cassandra和HDFS等。通过连接这些数据存储系统，可以直接使用SQL查询和DataFrame API对这些数据进行处理。
性能优化：Spark SQL在执行查询时，会自动进行性能优化，包括查询优化、数据倾斜处理、谓词下推、列式存储和分区裁剪等。这些性能优化可以提高查询的速度和效率。
与MLlib和GraphX的整合：Spark SQL可以与MLlib和GraphX进行整合，可以通过SQL查询和DataFrame API对机器学习和图计算进行处理。
UDF和UDAF：Spark SQL支持用户自定义函数（UDF）和用户自定义聚合函数（UDAF），可以在SQL查询中使用。

Spark SQL是一个非常强大和灵活的工具，可以轻松地查询和处理大规模的结构化数据集。它提供了多种接口和工具，可以帮助开发人员更高效地处理数据，并从中获取价值。

sparkSQL核心编码

Apache Spark是一个分布式计算引擎，可用于处理和分析大规模的结构化和非结构化数据。Spark SQL是Spark生态系统中的一个组件，它提供了一种基于SQL语言进行结构化数据处理的方式，同时兼容Hive元数据存储和查询。在本文中，我们将重点介绍Spark SQL的核心编码技术。

1.DataFrame和Dataset的概念

DataFrame和Dataset是Spark SQL中最常用的两种数据结构，它们都是分布式的、可弹性扩展的、高性能的数据集合。

DataFrame是一种带有命名列和模式的分布式数据集，它类似于关系型数据库中的表格数据，每一列都有固定的数据类型，并且支持了丰富的算子操作。

Dataset是一种通过Spark的编程接口类型安全的分布式数据集，它融合了DataFrame和RDD的优点，支持类型安全的lambda表达式和编译时类型检查，同时也支持多种编程语言。

2.DataFrame API和SQL查询

Spark SQL提供两种API接口：DataFrame API和SQL接口。在实际开发中，我们建议优先使用DataFrame API进行操作，因为DataFrame API在表达能力和性能方面都要比它的SQL接口更强大。

示例：使用DataFrame API查询指定列的数据

val df = spark.read.csv("file.csv")
df.select("_c0").show()

示例：使用SQL查询指定列的数据

val df = spark.read.csv("file.csv")
df.createTempView("tmp_table")
spark.sql("SELECT _c0 FROM tmp_table").show()

3.数据分区和分桶

在分布式计算中，数据的分区和分桶非常重要，因为它可以让数据更好地利用集群中的计算资源，提高计算性能。

数据分区是指将数据集合划分为多个子集，每个子集可以分配给集群中的不同节点并行计算，以达到加速计算和分摊计算资源的目的。在Spark SQL中，数据分区是由Spark自动进行的，同时也可以通过repartition和coalesce等API手动进行设置。

示例：使用repartition指定数据分区数目

val df = spark.read.csv("file.csv")
df.repartition(10)

数据分桶是一种分区的方式，在数据分桶中，数据按照某个特定的列进行分配到各个桶中，每个桶都包含特定的数据范围。这种方法可以更加精细地控制数据分布和并行计算的负载平衡。

示例：使用分桶技术进行数据分布控制

val df = spark.read.csv("file.csv")
df.write
    .bucketBy(100, "column1")
    .sortBy("column2")
    .saveAsTable("bucketed_table")

4.缓存

在执行Spark SQL查询时，Spark会自动将查询结果缓存到内存中，以便后续的查询可以更快地访问这些数据。但是，如果在查询过程中需要使用的数据过大，内存可能会不够用，这时就需要利用Spark的缓存机制，将数据缓存到磁盘上，以避免重复的输入输出和计算。

示例：使用缓存来加速数据查询

val df = spark.read.csv("file.csv")
df.cache()
df.count()
df.filter("_c0 = 'value'").show()

5.谓词下推

谓词下推是一种Spark SQL优化技术，它可以把查询中的条件语句尽可能地推迟到最后才执行，以减少数据的传输和处理。

示例：使用谓词下推提高查询性能

val df = spark.read.csv("file.csv")
df.filter("_c0 = 'value' and _c1 = 'value'")

6.广播变量

广播变量是一种优化技术，用于在计算集群的所有节点中共享数据，避免重复传输复杂数据结构，以提高查询性能。

示例：使用广播变量减少数据传输

val data = sc.parallelize(Seq("value1", "value2")).collectAsMap()
val broadcastData = spark.sparkContext.broadcast(data)
val df = spark.read.csv("file.csv")
df.filter(col("_c0").isin(broadcastData.value))

7.容错机制

Spark SQL具有很好的容错机制，允许在遇到错误时自动出发重试，实现数据的高可靠和稳定处理。具体而言，Spark SQL利用RDD间的依赖关系对任务进行追溯和恢复，保证了计算过程中的可靠性和稳定性。

8.可维护性

在编写Spark SQL代码时，应该注意代码的可读性和维护性。良好的代码规范和注释可以使代码更易于阅读和理解，而合理的代码组织和可重用的函数则可以降低代码的冗余和复杂度。

示例：使用函数提高代码的可重用性

def sumColumn(df: DataFrame, column: String): Long = {
    df.select(column).rdd.map(row => row(0).toString.toLong).reduce(_ + _)
}

val df = spark.read.csv("file.csv")
val sum = sumColumn(df, "_c0")

综上所述，Spark SQL是大数据处理和分析的重要技术路线，其中DataFrame和Dataset API、数据分区和分桶、缓存、谓词下推、广播变量、容错机制和可维护性都是使用Spark SQL的核心编程技术和最佳实践。

四丶spark内核原理

Apache Spark是一个快速且通用的大数据处理引擎，其内核由Scala编写而成，允许使用Java、Python、R和SQL等多种编程语言来编写大数据处理应用程序。Spark采用内存计算和分布式架构，以提高大数据处理的运行效率。

Spark的内核由许多组件组成，包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等。其中，Spark Core是所有组件的基础，提供了分布式任务调度、内存管理、任务并发控制等功能。在Spark Core中，最核心的概念是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD），它是由一系列分布在不同节点上的数据块组成的，可以并发地进行操作和处理。

1.Spark的RDD具有以下三个核心特性：

弹性：RDD能够在节点故障时自动恢复，保证数据处理的健壮性和可靠性。
分布式：RDD把数据分散存储在多个节点上，支持并行处理。
不可变性：RDD是不可变的，即在对RDD进行操作时，不会改变原有RDD的内容，而是生成新的RDD。

2.Spark内核的执行流程如下：

任务提交：通过SparkContext创建一个任务，并将其提交到Spark集群中。
任务划分：任务会被Spark根据RDD中的分区将其划分成多个Stage，每个Stage包含多个Task。
任务调度：Spark会将每个Stage中的Task分配到可用的节点上执行，遵循数据本地化原则，尽可能将计算任务分配给包含数据的节点。
任务执行：每个Task会在分配到的节点上执行，并与其它Task并行地进行计算。
结果汇总：所有Task的计算结果会被合并到一起，形成最终的计算结果。

总体来说，Spark的内核通过RDD这一抽象概念提供了高度可靠和高效的大数据处理框架，使得用户能够更加轻松地处理和分析海量的数据，并加速计算过程。