【scau大数据技术与原理1】综合性实验Spark集群的安装和使用——先导篇_spark大数据综合技术应用综合实践

Scala简介

1. Scala是一门现代的多范式编程语言，运行于Java平台（JVM），并兼容现有的Java程序
2. Scala是Spark的原生编程语言，但Spark还支持Java、Python、R作为编程语言
3. Scala的优势是提供了REPL（Read-Eval-Print Loop，交互式解释器），提高程序开发效率
4. Scala的特性： Scala具备强大的并发性，支持函数式编程，可以更好地支持分布式系统， Scala语法简洁，能提供优雅的API， Scala兼容Java，运行速度快，能融合到Hadoop生态圈中

相对于Hadoop的优势

1. Spark的计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集操作类型，编程模型比Hadoop MapReduce更灵活
2. Spark提供了内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更高

Spark生态系统 Ecosystem

spark同时支持批处理、交互式查询和流数据处理

Spark运行架构：

1.  集群资源管理器（Cluster Manager）
2.  运行作业任务的工作节点WorkerNode
3.  每个应用的任务控制节点Driver
4.  工作节点上负责具体任务的执行进程（Executor）

一个Application由一个Driver和若干Job构成，一个Job由多个Stage构成，一个Stage由多个没有Shuffle关系的Task组成

Drivers--->Jobs---Stages--->Tasks

应用被分解成多个Job,每个Job包含多个Stage,每个Stage又完成多个任务。

当执行一个Application时，Driver会向集群管理器申请资源，并在节点上启动Executor，同时向Executor发送应用程序代码和文件，然后在Executor上执行Task。运行结束后，执行结果会返回给Driver，或者写到HDFS或者其他数据库中。

RDD运行惰性调用机制

RDD执行过程实例

RDD的处理过程被称为一个Lineage（血缘关系），即DAG拓扑排序的结果；优点：惰性调用、管道化、避免同步等待、不需要保存中间结果、每次操作变得简单。

RDD完整运行过程

安装Spark之前需要安装Java环境和Hadoop环境。