Scala和Spark的介绍_spark scala

Scala

1. Slaca的发展过程

2. Scala是什么

Scala是一门现代的多范式编程语言 ，运行于IAVA平台（JVM,JAVA虚拟机）并兼容现有的JAVA程序。

3. Scala的特点

① 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。
② Scala语法简洁，能提供优雅的API。
③ Scala兼容Java，运行速度快，且能融合到Hadoop生态圈中。

4. Scala的特性

1.面向对象

2.函数式编程

3.静态类型

4.可拓展

Spark

1.Spark是什么

Spark 是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台之一。

2.Spark发展历程概述

第一阶段：Spark最初由美国加州伯克利大学( UC Berkelcy)的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序

第二阶段：2013年Spark加入Apache孵化器项日后发展迅猛，如今已成为Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一( Hadoop磁盘MR离线式、Spark基于内存实时数据分析框架、Storm数据流分析框架 ）

第三阶段：

3.Spark的特点

①快速

一般情况下，对于迭代次数较多的应用程序，Spark程序在内存中的运行速度是Hadoop MapReduce运行速度的100多倍，在磁盘上的运行速度是Hadoop MapReduce运行速度的10多倍。

②易用性

Spark支持使用Scala、Python、Java及R语言快速编写应用。同时Spark提供超过80个高阶算子，使得编写并行应用程序变得容易，并且可以在Scala、Python或R的交互模式下使用Spark。

③通用性

Spark可以与SQL、Streaming及复杂的分析良好结合。Spark还有一系列的高级工具，包括Spark SQL、MLlib（机器学习库）、GraphX（图计算）和Spark Streaming（流计算），并且支持在一个应用中同时使用这些组件。

④随处运行

用户可以使用Spark的独立集群模式运行Spark，也可以在EC2（亚马逊弹性计算云）、Hadoop YARN或者Apache Mesos上运行Spark。并且可以从HDFS、Cassandra、HBase、Hive、Tachyon和任何分布式文件系统读取数据。

⑤代码简洁

4.Spark和hadoop运行的比较

尽管 Spark 相对于 Hadoop 而言具有较大优势，但 Spark 并不能完全替代 Hadoop，Spark 主要用于替代Hadoop中的 MapReduce 计算模型。存储依然可以使用 HDFS，但是中间结果可以存放在内存中；调度可以使用 Spark 内置的，也可以使用更成熟的调度系统 YARN 等。

5.hadoop的缺点

Spark生态圈

1,.Spark的核心组件

2.Spark的应用场景

① 在数据科学应用中 ，数据工程师可以利用Spark进行数据分析与建模

② 在数据处理应用中，大数据工程师将Spark技术应用于广告、报表、推荐系统等业务中

③ Spark拥有完整而强大的技术栈，如今已吸引了国内外各大公司的研发与使用，淘宝技术团队使用Spark来解决多次迭代的机器学习算法、高计算复杂度的算法等问题，应用于商品推荐、社区发现等功能。

Spark的运行框架

1.基本概念

在具体讲解Spark运行架构之前，需要先了解以下7个重要的概念。
① RDD：是弹性分布式数据集的英文缩写，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型。
② DAG：是有向无环图的英文缩写，反映RDD之间的依赖关系。
③ Executor：是运行在工作节点上的一个进程，负责运行任务，并为应用程序存储数据。
④ 应用：用户编写的Spark应用程序。
⑤ 任务：运行在Executor上的工作单元。
⑥ 作业：一个作业包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作。
⑦ 阶段：是作业的基本调度单位，一个作业会分为多组任务，每组任务被称为“阶段”，或者也被称为“任务集”

2.Spark的运行架构

3.Spark运行架构特点

① 每个application都有自己专属的Executor进程，并且该进程在application运行期间一直驻留，executor进程以多线程的方式运行Task

② Spark运行过程与资源管理无关，子要能够获取Executor进程并保持通信即可

③ Task采用了数据本地性和推测执行等优化机制，实现“计算向数据靠拢”

核心-RDD

1.RDD概念

RDD（Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集），可以简单的把RDD理解成一个提供了许多操作接口的数据集合，和一般数据集不同的是，其实际数据分布存储于一批机器中（内存或磁盘中）。

2.转换算子和行动算子

 3.RDD的转化

4.RDD执行过程的一个实例

优点：惰性调用，管道化，避免同步等待，不需要保存中间结果，每次操变得简单

5.RDD特性

① 高效的容错性

现有容错机制：数据复制或者记录日志RDD具有天生的容错性：血缘关系，重新计算丢失分区，无需回滚系统，重算过程在不同节点之间并行，只记录粗粒度的操作

② 中间结果持久化到内存，数据在内存中的多个RDD操作直接按进行传递，避免了不必要的读写磁盘开销

③ 存放的数据可以是JAVA对象，避免了不必要的对象序列化和反序列化

6.RDD的依赖关系

父RDD的一个分区只被一个子RDD的一个分区所使用就是窄依赖，否则就是宽依赖。

7.RDD的运行过程

创建RDD对象；

SparkContext负责计算RDD之间的依赖关系，构建DAG；

DAGScheduler负责把DAG图分解成多个Stage，每个Stage中包含了多个Task，每个Task会被TaskScheduler分发给各个WorkerNode上的Executor去执行。