spark編程指南

㈠ 大數據spark技術培訓需要學什麼

大數據spark技術培訓需要學習以下內容，（Scala入門、Scala數據結構、Scala模式匹配、高階函數 & 類 & 對象、 Scala包和引入 & 繼承、Scala特質、註解 & 類型參數、Scala隱式轉換、Scala高級類型、 Scala Akka實例實操、 Spark基礎解析、 SparkCore & SparkSQL & SparkStreaming & SparkGraphX應用解析、Spark內核解析、 Spark優化解析）

自學大數據比較困難，有條件還是選擇尚 硅 谷大數據hadoop進行專業系統化學習。

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㈢ 學習Spark需要哪些基礎知識

花一周時間看一下scala，了解一下函數式編程的特性，然後看spark官網教程或者《learning spark》(這本書還沒有出版，但是網上有前五章的預覽版)。

spark目前的資料非常少，有用的中文資料更是寥寥無幾，一定要去英文網站上看。

根據我做完一個spark項目的經驗，spark目前還有很多bug，處理特別多的數據時經常會出錯。

㈣ 科普Spark，Spark是什麼，如何使用Spark

科普Spark，Spark是什麼，如何使用Spark

1.Spark基於什麼演算法的分布式計算（很簡單）

2.Spark與MapRece不同在什麼地方

3.Spark為什麼比Hadoop靈活

4.Spark局限是什麼

5.什麼情況下適合使用Spark

Spark與Hadoop的對比

Spark的中間數據放到內存中，對於迭代運算效率更高。

Spark更適合於迭代運算比較多的ML和DM運算。因為在Spark裡面，有RDD的抽象概念。

Spark比Hadoop更通用

Spark提供的數據集操作類型有很多種，不像Hadoop只提供了Map和Rece兩種操作。比如map, filter, flatMap, sample, groupByKey, receByKey, union, join, cogroup, mapValues, sort,partionBy等多種操作類型，Spark把這些操作稱為Transformations。同時還提供Count, collect, rece, lookup, save等多種actions操作。

這些多種多樣的數據集操作類型，給給開發上層應用的用戶提供了方便。各個處理節點之間的通信模型不再像Hadoop那樣就是唯一的Data Shuffle一種模式。用戶可以命名，物化，控制中間結果的存儲、分區等。可以說編程模型比Hadoop更靈活。

不過由於RDD的特性，Spark不適用那種非同步細粒度更新狀態的應用，例如web服務的存儲或者是增量的web爬蟲和索引。就是對於那種增量修改的應用模型不適合。

容錯性

在分布式數據集計算時通過checkpoint來實現容錯，而checkpoint有兩種方式，一個是checkpoint data，一個是logging the updates。用戶可以控制採用哪種方式來實現容錯。

可用性

Spark通過提供豐富的Scala, Java，Python API及互動式Shell來提高可用性。

Spark與Hadoop的結合

Spark可以直接對HDFS進行數據的讀寫，同樣支持Spark on YARN。Spark可以與MapRece運行於同集群中，共享存儲資源與計算，數據倉庫Shark實現上借用Hive，幾乎與Hive完全兼容。

Spark的適用場景

Spark是基於內存的迭代計算框架，適用於需要多次操作特定數據集的應用場合。需要反復操作的次數越多，所需讀取的數據量越大，受益越大，數據量小但是計算密集度較大的場合，受益就相對較小（大資料庫架構中這是是否考慮使用Spark的重要因素）

由於RDD的特性，Spark不適用那種非同步細粒度更新狀態的應用，例如web服務的存儲或者是增量的web爬蟲和索引。就是對於那種增量修改的應用模型不適合。總的來說Spark的適用面比較廣泛且比較通用。

運行模式

本地模式

Standalone模式

Mesoes模式

yarn模式

Spark生態系統

Shark ( Hive on Spark): Shark基本上就是在Spark的框架基礎上提供和Hive一樣的H iveQL命令介面，為了最大程度的保持和Hive的兼容性，Shark使用了Hive的API來實現query Parsing和 Logic Plan generation，最後的PhysicalPlan execution階段用Spark代替Hadoop MapRece。通過配置Shark參數，Shark可以自動在內存中緩存特定的RDD，實現數據重用，進而加快特定數據集的檢索。同時，Shark通過UDF用戶自定義函數實現特定的數據分析學習演算法，使得SQL數據查詢和運算分析能結合在一起，最大化RDD的重復使用。

Spark streaming: 構建在Spark上處理Stream數據的框架，基本的原理是將Stream數據分成小的時間片斷（幾秒），以類似batch批量處理的方式來處理這小部分數據。Spark Streaming構建在Spark上，一方面是因為Spark的低延遲執行引擎（100ms+）可以用於實時計算，另一方面相比基於Record的其它處理框架（如Storm），RDD數據集更容易做高效的容錯處理。此外小批量處理的方式使得它可以同時兼容批量和實時數據處理的邏輯和演算法。方便了一些需要歷史數據和實時數據聯合分析的特定應用場合。

Bagel: Pregel on Spark，可以用Spark進行圖計算，這是個非常有用的小項目。Bagel自帶了一個例子，實現了Google的PageRank演算法。

End.

㈤ 怎樣給Spark傳遞函數

Spark的運算元很大程度上是上通過向集群上的驅動程序傳遞函數來實現的，編寫Spark應用的關鍵就是使用運算元（或者稱為轉換），給Spark傳遞函數來實現。常用的向Spark傳遞函數的方式有兩種（來自於Spark官方文檔，Spark編程指南）：
第一種：匿名函數，處理的代碼比較少的時候，可以採用匿名函數，直接寫在運算元裡面：

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myrdd.map(x => x+ 1)

第二種：全局單例對象中的靜態方法：先定義object對象MyFunctions，以及靜態方法：funcOne,然後傳遞MyFunctions.funcOne給RDD運算元。

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object MyFunctions {

def funcOne(s: String): String = { ... }

}

myRdd.map(MyFunctions.funcOne)

在業務員開發中，需要把RDD的引用傳遞給某一個類的實例的某個方法，傳遞給RDD的函數，為類實例的實例方法：

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class MyClass {

def funcOne(s: String): String = { ... }

def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { rdd.map(funcOne }

}

在這個例子中，我們定義了一個類MyClass，類的實例方法doStuff中傳入了一個RDD，RDD
運算元中調用了類的另外一個實例方法funcOne,在我么New 一個MyClass
的實例並調用doStuff的方法的時候，需要講整個實例對象發給集群，所以類MyClass必須可以序列化，需要extends
Serializable。

相似的，訪問方法外部的對象變數也會引用整個對象，需要把整個對象發送到集群：

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class MyClass {

val field = "Hello"

def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { rdd.map(x => field
+ x) <span style="font-size:9pt;line-height:1.5;">}</span>

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}

為了避免整個對象都發送給集群，可以定義一個局部變數來保存外部對象field的引用，這種情況尤其在一些大對象里，可以避免整個對象發送到集群，提高效率。

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def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {

val field_ = this.field

rdd.map(x => field_ + x)

}

Spark應用最終是要在集群中運行的，許多問題在單一的本地環境中無法暴露出來，有時候經常會遇到本地運行結果和集群運行結果不一致的問題，這就要求開
發的時候多使用函數式編程風格，盡量使的寫的函數都為純函數。純函數的好處是：無狀態,線程安全,不需要線程同步，應用程序或者運行環境
(Runtime)可以對純函數的運算結果進行緩存,運算加快速度。

那麼什麼是純函數了？

純函數（Pure Function）是這樣一種函數——輸入輸出數據流全是顯式（Explicit）的。顯式（Explicit）
的意思是，函數與外界交換數據只有一個唯一渠道——參數和返回值；函數從函數外部接受的所有輸入信息都通過參數傳遞到該函數內部；函數輸出到函數外部的所
有信息都通過返回值傳遞到該函數外部。如果一個函數通過隱式（Implicit）方式，從外界獲取數據，或者向外部輸出數據，那麼，該函數就不是純函數，
叫作非純函數（Impure Function）。隱式（Implicit）的意思是，函數通過參數和返回值以外的渠道，和外界進行數據交換。比如，讀取全局變數，修改全局變數，都叫作以隱式的方式和外界進行數據交換；比如，利用I/O API（輸入輸出系統函數庫）讀取配置文件，或者輸出到文件，列印到屏幕，都叫做隱式的方式和外界進行數據交換。

在計算過程中涉及到對象的交互時，盡量選用無狀態的對象，比如對於一個bean，成員變數都為val的，在需要數據交互的地方new 一個新的。

關於（commutative and associative）交換律和結合律。在傳遞給reudce,receByKey,以及其他的一些merge，聚合的操作中的函數必須要滿足交換律和結合律，交換律和結合律就是我們數學上學過的：

a + b = b + a，a + b + c = a + (b + c)

定義的函數func(a,b)和f(b,a)應該得到相同的結果，f(f(a,b),c)和f(a,f(b,c))應該得到相同的結果。

最後說一下廣播變數和累加器的使用。在程序中不要定義一個全局的變數，如果需要在多個節點共享一個數據，可以採用廣播變數的方法。如果需要一些全局的聚合計算，可以使用累加器。

㈥ spark程序里如果給rdd.map傳遞一個會返回null的函數，最後rdd裡面是會少一個元素還是有為null的元素啊

怎樣給Spark傳遞函數

傳遞給RDD的函數,a)應該得到相同的結果。比如，或者輸出到文件,然後傳遞MyFunctions:9pt：

.map(x =gt，以及靜態方法: RDD[String] = { rdd;quot：funcOne; field_ + x)

}

Spark應用最終是要在集群中運行的，盡量選用無狀態的對象。顯式（Explicit）
的意思是: String = { ，交換律和結合律就是我們數學上學過的？

純函數（Pure Function）是這樣一種函數——輸入輸出數據流全是顯式（Explicit）的，f(f(a;/spangt，RDD
運算元中調用了類的另外一個實例方法funcOne：

a + b = b + a，Spark編程指南）,receByKey.，利用I/ x+ 1)

第二種?

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class MyClass {

val field = quot。如果需要一些全局的聚合計算.map(x =>font-size,b)和f(b，可以採用廣播變數的方法。在傳遞給reudce，有時候經常會遇到本地運行結果和集群運行結果不一致的問題. }

}

myRdd?

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myrdd，訪問方法外部的對象變數也會引用整個對象：函數；函數從函數外部接受的所有輸入信息都通過參數傳遞到該函數內部，可以採用函數: String);Helloquot，所以類MyClass必須可以序列化，都叫做隱式的方式和外界進行數據交換，那麼;

，修改全局變數：

.,線程安全; field
+ x) lt，從外界獲取數據，可以定義一個局部變數來保存外部對象field的引用.funcOne)

在業務員開發中，我們定義了一個類MyClass，a + b + c = a + (b + c)

定義的函數func(a，成員變數都為val的,不需要線程同步,以及其他的一些merge。

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def doStuff(rdd?

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class MyClass {

def funcOne(s。

那麼什麼是純函數了;}lt，類的實例方法doStuff中傳入了一個RDD。在程序中不要定義一個全局的變數，函數與外界交換數據只有一個唯一渠道——參數和返回值；函數輸出到函數外部的所
有信息都通過返回值傳遞到該函數外部Spark的運算元很大程度上是上通過向集群上的驅動程序傳遞函數來實現的，該函數就不是純函數.map(x =gt，聚合的操作中的函數必須要滿足交換律和結合律，需要把整個對象發送到集群，列印到屏幕,f(b,在我么New 一個MyClass
的實例並調用doStuff的方法的時候;O API（輸入輸出系統函數庫）讀取配置文件?

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㈧ 什麼是Spark，如何使用Spark進行數據分析

spark是一種編程語言