Spark：运行架构与核心数据集RDD

Spark运行架构
Spark采用了经典的Master/Slave架构，Master节点负责资源管理和任务调度，Slave节点负责任务执行。Master节点由Driver程序和ResourceManager组成，Driver程序负责提交任务，ResourceManager负责资源管理和任务调度。Slave节点由Executor进程组成，Executor进程负责任务执行和数据处理。

核心数据集RDD

RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark的核心数据集抽象。它表示分布在集群中的一个不可变的数据集，可以并行地进行操作。RDD具有以下特性：

• 弹性： RDD可以容忍节点故障，并在故障后自动恢复。
• 分布式： RDD分布在集群中的多个节点上，可以并行地进行操作。
• 只读： RDD是只读的，一旦创建就不能修改。
• 分区： RDD被划分为多个分区，每个分区由一个Executor进程处理。

RDD算子

RDD算子是作用于RDD上的操作，可以创建新的RDD或对现有RDD进行转换。RDD算子分为两类：转换算子和行动算子。

• 转换算子： 转换算子用于创建新的RDD，不会触发任务执行。例如，map算子可以将RDD中的每个元素映射到一个新的元素，filter算子可以从RDD中过滤出满足特定条件的元素。
• 行动算子： 行动算子用于触发任务执行，并将结果返回给Driver程序。例如，collect算子可以将RDD中的所有元素收集到Driver程序的内存中，foreach算子可以对RDD中的每个元素执行一个操作。

分布式内存计算

Spark采用了分布式内存计算模型，可以将数据存储在内存中进行计算。这使得Spark的速度非常快，因为内存的访问速度远高于磁盘的访问速度。Spark还采用了弹性分布式数据集（RDD）的概念，可以将数据存储在集群中的多个节点上，并并行地进行计算。

Spark的应用场景

Spark广泛应用于大数据处理领域，包括：

• 数据分析： Spark可以用于对大规模数据进行分析，例如，分析客户行为、网站流量等。
• 机器学习： Spark可以用于训练和评估机器学习模型，例如，训练神经网络模型、决策树模型等。
• 图计算： Spark可以用于处理大规模图数据，例如，社交网络图、推荐系统图等。
• 流处理： Spark可以用于处理流式数据，例如，实时日志数据、传感器数据等。

总结

Spark是一个功能强大的分布式计算框架，具有极快的速度和通用性。它广泛应用于大数据处理领域，包括数据分析、机器学习、图计算、流处理等。Spark采用了分布式内存计算模型，可以将数据存储在内存中进行计算，从而大大提高了计算速度。RDD是Spark的核心数据集抽象，它表示分布在集群中的一个不可变的数据集，可以并行地进行操作。RDD算子是作用于RDD上的操作，可以创建新的RDD或对现有RDD进行转换。Spark提供了丰富的API，可以方便地开发和运行Spark应用程序。