第一章 说明
整个Spark 框架分为如下7个部分，总的来说分为Spark 基础环境、Spark 离线分析和Spark实时分析三个大的方面，如下图所示：
第一方面、Spark 基础环境
主要讲述Spark框架安装部署及开发运行，如何在本地模式和集群模式运行，使用spark-shell及IDEA开发应用程序，测试及打包提交运行集群。
第二方面、Spark 离线分析
- Spark 核心基础：SparkCore模块，主要讲解Spark框架核心数据结构RDD及重要函数使
用，如何链式编程处理分析数据； - Spark 交互式分析：SparkSQL模块，针对结构化数据处理分析，将数据封装在DataFrame和Dataset，调用API或者使用SQL分析数据；
- 离线综合案例：以DMP广告点击业务数据，对数据进行ETL解析和广告相关指标报表统计，集成Oozie和Hue调度执行应用，以及使用Livy使用Rest方式提交应用；
第三方面、Spark 实时分析 - Spark 流式分析：SparkStreaming模块，针对流式数据，采用微批处理Batch方式实时处理数据数据，可以无状态、有状态及窗口操作分析；
- Spark 新型流式分析：StructuredStreaming模块，结构化流式处理框架，可以认为是使用SparkSQL编程方式处理流式的数据，更加灵活方便；
- 实时综合案例：以仿双十一实时订单大屏为例，模拟实时产生订单数据发送Kafka，实时消费统计订单指标，保存结果至内存数据库Redis，以供前端大屏展示；将消费Kafka数据偏移量存储Zookeeper中，考虑实时应用的停止升级及测试环境的压力测试和性能优化。
第二章 Spark 框架概述
Spark 是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms Machines and People Lab）开发的通用大数据出来框架。Spark生态栈也称为BDAS，是伯克利AMP实验室所开发的，力图在算法（Algorithms）、机器（Machines）和人（Person）三种之间通过大规模集成来展现大数据应用的一个开源平台。AMP实验室运用大数据、云计算等各种资源以及各种灵活的技术方案，对海量数据进行分析并转化为有用的信息，让人们更好地了解世界。
Spark的发展历史，经历过几大重要阶段，如下图所示：
Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，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，用 Scala进行编写项目框架。
2.1 Spark 是什么
定义：Apache Spark是用于大规模数据（large-scala data）处理的统一（unified）分析引擎。
官方网址：http://spark.apache.org/、https://databricks.com/spark/about
官方定义：
Spark 最早源于一篇论文 Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for
In-Memory Cluster Computing，该论文是由加州大学柏克莱分校的 Matei Zaharia 等人发表的论文中提出了一种弹性分布式数据集（即 RDD）的概念，原文开头对其的解释是：
翻译过来就是：RDD 是一种分布式内存抽象，其使得程序员能够在大规模集群中做内存运算，并且有一定的容错方式。而这也是整个 Spark 的核心数据结构，Spark 整个平
台都围绕着RDD进行。
2.2 Spark 四大特点
Spark 使用Scala语言进行实现，它是一种面向对、函数式编程语言，能够像操作本地集合一样轻松的操作分布式数据集。Spark具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。
速度快
由于Apache Spark支持内存计算，并且通过DAG（有向无环图）执行引擎支持无环数据流，所以官方宣称其在内存中的运算速度要比Hadoop的MapReduce快100倍，在硬盘中要快10倍。
Spark处理数据与MapReduce处理数据相比，有如下两个不同点：
-
其一、Spark处理数据时，可以将中间处理结果数据存储到内存中；
-
其二、Spark Job调度以DAG方式，并且每个任务Task执行以线程（Thread）方式，并不是像MapReduce以进程（Process）方式执行。
2014 年的如此Benchmark测试中，Spark 秒杀Hadoop，在使用十分之一计算资源的情况下，相同数据的排序上，Spark 比Map Reduce快3倍！
易于使用
Spark 的版本已经更新到 Spark 2.4.5（截止日期2020.05.01），支持了包括 Java、Scala、
Python 、R和SQL语言在内的多种语言。
通用性强
在 Spark 的基础上，Spark 还提供了包括Spark SQL、Spark Streaming、MLib 及GraphX在
内的多个工具库，我们可以在一个应用中无缝地使用这些工具库。其中，Spark SQL 提供了结构化的数据处理方式，Spark Streaming 主要针对流式处理任务（也是本书的重点），MLlib提供了很多有用的机器学习算法库，GraphX提供图形和图形并行化计算。
运行方式
Spark 支持多种运行方式，包括在 Hadoop 和 Mesos 上，也支持 Standalone的独立运行模
式，同时也可以运行在云Kubernetes（Spark 2.3开始支持）上。
对于数据源而言，Spark 支持从HDFS、HBase、Cassandra 及 Kafka 等多种途径获取数据。
2.3 Spark 框架模块
整个Spark 框架模块包含：Spark Coke、 Spark SQL、 Spark Streaming、 Spark GraphX、Spark MLlib，而后四项的能力都是建立在核心引擎之上 。
Spark Core
实现了 Spark 的基本功能，包含RDD、任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。数据结构：RDD
Spark SQL
Spark 用来操作结构化数据的程序包。通过 Spark SQL，我们可以使用 SQL操作数据。数据结构：Dataset/DataFrame = RDD + Schema
官网：http://spark.apache.org/sql/
Spark Streaming
Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的 API。 数据结构：DStream = Seq[RDD]
官网：http://spark.apache.org/streaming/
Spark MLlib
提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据导入等额外的支持功能。 数据结构：RDD或者DataFrame
官网：http://spark.apache.org/mllib/
Spark GraphX
Spark中用于图计算的API，性能良好，拥有丰富的功能和运算符，能在海量数据上自如地运行复杂的图算法。数据结构：RDD或者DataFrame
官网：http://spark.apache.org/graphx/
在Full Stack 理想的指引下，Spark 中的Spark SQL 、SparkStreaming 、MLLib 、GraphX 几大子框架和库之间可以无缝地共享数据和操作，这不仅打造了Spark 在当今大数据计算领域其他计算框架都无可匹敌的优势，而且使得Spark 正在加速成为大数据处理中心首选通用计算平台。
Structured Streaming
Structured Streaming结构化流处理模块针对，流式结构化数据封装到DataFrame中进行分析。
Structured Streaming是建立在SparkSQL引擎之上的可伸缩和高容错的流式处理引擎，可以像操作静态数据的批量计算一样来执行流式计算。当流式数据不断的到达的过程中Spark SQL的引擎会连续不断的执行计算并更新最终结果。简而言之，Structured Streaming提供了快速、可伸缩、可容错、端到端精确的流处理。
官网：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/structured-streaming-programming-guide.html
2.4 Spark 运行模式
Spark 框架编写的应用程序可以运行在本地模式（Local Mode）、集群模式（Cluster Mode）和云服务（Cloud），方便开发测试和生产部署。
第一、本地模式：Local Mode
将Spark 应用程序中任务Task运行在一个本地JVM Process进程中，通常开发测试使用。
第二、集群模式：Cluster Mode
将Spark应用程序运行在集群上，比如Hadoop YARN集群，Spark 自身集群Standalone及Apache Mesos集群，网址：http://spark.apache.org/docs/2.4.3/文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-500883.html
- Hadoop YARN集群模式（生产环境使用）：运行在 yarn 集群之上，由 yarn 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算，好处：计算资源按需伸缩，集群利用率高，共享底层存储，避免数据跨集群迁移。
- Spark Standalone集群模式（开发测试及生成环境使用）：类似Hadoop YARN架构，典型的Mater/Slaves模式，使用Zookeeper搭建高可用，避免Master是有单点故障的。
- Apache Mesos集群模式（国内使用较少）：运行在 mesos 资源管理器框架之上，由mesos 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算
第三、云服务：Kubernetes 模式
中小公司未来会更多的使用云服务，Spark 2.3开始支持将Spark 开发应用运行到K8s上。
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-500883.html
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