最全Spark大数据技术（Scala）小白教程（一)—，2024年最新2024年大数据开发开发突破20k有哪些有效的路径

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1.11 大数据的4V概念

大数据具有以下特点：

1. Volume（数据量）：大数据指的是巨量的数据量，包括采集、存储和计算的量。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）级的，或者更高的E（100万个T）级或Z（10亿个T）级。
2. Variety（数据多样性）：大数据包含非结构化数据，具有很大的多样性，例如文本、图片、视频、文档等。
3. Value（数据价值）：大数据的数据价值密度较低，实际操作过程中可以使用的有价值数据量是海量的，但并不是所有的数据都是有价值的，很多的价值比例在10%以下，这是我们最需要解决的问题。
4. Velocity（数据速度）：大数据的增长速度很快，处理速度也要求很高，具有较高的时效性要求。例如，交通监控需要对一段时间的数据进行采集、处理，并快速计算出结果，以有效缓解交通拥堵等问题。这与传统数据挖掘有显著的区别。

1.12 大数据关键技术

大数据技术涉及多个层面，包括数据采集与数据预处理、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化以及数据安全与保护。下面是对每个层面的介绍及相关软件：

1. 数据采集与数据预处理：
      - 数据采集：收集各种来源的数据，如传感器数据、日志文件、社交媒体数据等。常用的工具有Flume、Kafka等。
      - 数据预处理：对原始数据进行清洗、去重、转换和规范化等操作，以提高数据质量。常用的工具有Hadoop、Spark等。

2. 数据存储与管理：
      - 分布式文件系统：用于存储大规模数据，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）。
      - 列式数据库：适用于大规模数据的高效读取和分析，如Apache HBase。
      - NoSQL数据库：非关系型数据库，适用于海量结构化和非结构化数据的存储和查询，如MongoDB、Cassandra等。

3. 数据处理与分析：
      - 批处理：对大规模数据进行离线处理和分析，如Hadoop MapReduce、Apache Spark等。
      - 流式处理：实时处理和分析数据流，如Apache Storm、Apache Flink等。
      - 机器学习与深度学习：应用机器学习和深度学习算法进行数据挖掘和模型训练，如TensorFlow、PyTorch等。

4. 数据可视化：
      - 数据可视化工具：将数据以图表、地图等形式展示，帮助用户更好地理解和分析数据，如Tableau、Power BI等。
      - 数据仪表盘：提供实时数据监控和可视化展示，如Grafana、Kibana等。

5. 数据安全与保护：
      - 数据加密：对敏感数据进行加密保护，如SSL/TLS协议、AES加密算法等。
      - 访问控制：限制对数据的访问权限，如基于角色的访问控制（RBAC）。
      - 数据备份与恢复：定期备份数据以防止数据丢失，如Hadoop的HDFS快照功能。

1.2 主流大数据技术

1.21 Hadoop

主流大数据技术包括很多工具和框架，其中 Hadoop 生态系统是其中最为知名和常用的一部分。以下是关于 Hadoop 生态系统中主要组件的简要介绍：

1.  HDFS（Hadoop Distributed File System）：Hadoop 分布式文件系统，用于存储大规模数据集，并提供高容错性、高吞吐量的数据访问。
  2.  MapReduce：Hadoop 中的分布式计算框架，用于并行处理大规模数据集。MapReduce 将计算任务分解为 Map 和 Reduce 两个阶段，适用于批处理任务。
    
3.  HBase：Hadoop 生态系统中的 NoSQL 数据库，提供实时读写访问大规模数据的能力，适合低延迟和随机访问的场景。
   4.  Hive：基于 Hadoop 的数据仓库工具，提供类似 SQL 的查询语言 HiveQL，用于在 Hadoop 上进行数据分析和查询。
    
5.  Flume：Hadoop 生态系统中的数据采集、聚合和移动工具，用于实时收集、聚合和传输大规模数据流。
    
6.  Sqoop：Hadoop 数据导入导出工具，用于在 Hadoop 和传统数据库之间进行数据的快速导入和导出。

这些工具和框架共同构成了 Hadoop 生态系统，为大数据处理提供了全面而强大的解决方案。在实际应用中，可以根据具体需求选择适合的组件组合，构建符合业务需求的大数据处理平台。

1.22 Spark

Spark 简介： Apache Spark 是一个基于内存计算的大数据处理框架，提供了高性能和灵活性，支持多种数据处理模式。Spark 提供了丰富的 API，包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和 GraphX（图计算库），使得用户可以方便地进行数据处理、数据分析和机器学习等任务。

Spark 与 Hadoop 对比：

• Hadoop 的缺点：

  • 高延迟： Hadoop MapReduce 是一种批处理模式，处理实时数据时存在较高的延迟，不适合需要快速响应的应用场景。
  • 磁盘读写： Hadoop 的 MapReduce 框架在数据处理过程中需要频繁读写磁盘，导致性能较低。
  • 复杂性： Hadoop 的配置和管理相对复杂，需要较多的人力和资源投入。

• Spark 的优点：

  • 内存计算： Spark 采用内存计算方式，将数据存储在内存中，大大提高了数据处理速度，适合需要低延迟的实时数据处理需求。
  • 多种数据处理模式： Spark 支持批处理、流处理、交互式查询、机器学习和图计算等多种数据处理模式，更加灵活。
  • 易用性： Spark 提供了丰富的 API 支持，编程模型简单易懂，开发效率高。

Spark 与 Hadoop 的统一部署： Spark 相对于 MapReduce 具有更高的性能、更灵活的数据处理模式、更简单易用的编程模型和更高效的资源管理。在实时数据处理、交互式查询和复杂数据处理任务中，Spark 更具优势。然而，MapReduce 在某些场景下仍然有其优势，如对于简单的批处理任务和对稳定性要求较高的任务。因此，根据具体需求和场景选择合适的框架是很重要的。因此许多企业在实际应用中通常采用统一部署的形式。Spark 与 Hadoop 可以统一部署在同一个集群中，实现共享资源和数据的优势。通过 YARN（Hadoop 的资源管理器）或者 Spark 自带的 Standalone 模式，可以在同一个集群上同时运行 Hadoop 和 Spark 作业。这种统一部署方式可以充分利用集群资源，减少资源的浪费，简化集群管理，并提高数据处理的整体性能。同时，Spark 可以直接读取 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）中的数据，实现数据共享和互操作性。

1.3 Spark的编程语言——Scala

1.31为什么选择 Scala 作为 Spark 的编程语言？

1. Scala 是 JVM 语言：

   • Scala 是一种运行在 Java 虚拟机（JVM）上的编程语言，与 Java 无缝集成。由于 Spark 本身就是用 Scala 编写的，因此选择 Scala 作为编程语言可以更好地与 Spark 内部代码集成，提高开发效率。

2. 函数式编程支持：

   • Scala 是一种支持函数式编程的语言，具有强大的函数式编程特性，如高阶函数、不可变性和模式匹配等。这些特性使得在 Spark 中进行数据处理更加简洁、高效和易于理解。

3. 静态类型系统：

   • Scala 是一种静态类型语言，可以在编译时捕获更多的错误，提高代码的可靠性和稳定性。在大规模的数据处理任务中，静态类型系统可以帮助开发人员更好地管理复杂性。

4. 并发性能：

   • Scala 提供了强大的并发编程支持，通过 Actor 模型等机制可以更好地处理并发任务。在 Spark 中，处理大规模数据时并发性能尤为重要，Scala 的并发特性有助于提高 Spark 作业的性能和效率。

5. 丰富的函数库：

   • Scala 拥有丰富的函数库和工具，可以帮助开发人员更快地构建复杂的数据处理逻辑。这些函数库可以与 Spark 的 API 结合使用，为开发人员提供更多的选择和灵活性。

6. 社区支持：

   • Scala 拥有一个庞大而活跃的社区，有大量的开发者为其贡献代码和工具。Spark 作为 Scala 的主要应用之一，能够充分利用 Scala 社区的资源和支持，保证了 Spark 的持续发展和改进。

综上所述，Scala 作为 Spark 的编程语言，不仅与 Spark 内部代码更好地集成，还具有强大的函数式编程支持、静态类型系统、并发性能和丰富的函数库，这些特性使得 Scala 成为 Spark 开发的理想选择。

1.4 安装Linux系统

1.41使用 Spark 为什么要安装 Linux 系统？

1. 原生支持：

   • Spark 最初是在 Linux 环境下开发和测试的，因此在 Linux 上运行 Spark 可以获得最好的兼容性和性能。Spark 在 Linux 上的部署更为稳定和高效。

2. 开发者社区支持：

   • 大多数 Spark 的开发者和用户选择在 Linux 上进行开发和部署，因此在 Linux 上更容易获得社区支持和解决问题。开发者可以更快地获得帮助和资源。

3. 性能优势：

   • Linux 系统通常比 Windows 系统更适合用于大数据处理和分布式计算，因为 Linux 具有更好的性能、稳定性和可靠性。Spark 在 Linux 上可以更好地发挥其性能优势。

4. 容易部署分布式环境：

   • 在 Linux 系统上部署分布式环境更为简单和灵活，可以更好地管理集群节点、配置网络和调优系统性能。Spark 的分布式计算需要一个可靠的操作系统来支持。

5. 资源管理和调度：

   • Linux 系统提供了更多的资源管理和调度工具，如 YARN、Mesos 等，这些工具可以更好地管理集群资源、调度作业和监控任务。Spark 在 Linux 上可以更好地与这些工具集成。

6. 安全性和稳定性：

   • Linux 系统通常比 Windows 系统更安全和稳定，可以更好地保护数据和系统免受攻击。在大数据处理中，安全性和稳定性是至关重要的。

1.42 安装Linux虚拟机——VMware17

Linux 虚拟机可以在不同的主机系统上运行，如 Windows、macOS 等，提供了跨平台兼容性。考虑到目前许多读者使用的都是window或者mac系统，因此为了后续学习，这里出一个Linux虚拟机安装教程。

安装步骤：

1.打开网站https://www.vmware.com/products/workstation-player/workstation-player-evaluation.html

2.点击红色边框的立即下载

3.将下载好的文件打开

打开后会出现这个界面:

4.点击下一步直到出现这个界面，将第二个勾选上，如下图：

5.勾选下面两个选项，点击下一步

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