spark学习记录-spark基础概念

背景需求

公司有项目需要将大容量数据进行迁移，经过讨论，采用spark框架进行同步、转换、解析、入库。故此，这里学习spark的一些基本的概念知识。

Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架，可以用于高效地处理和分析大规模的数据集。它提供了一套强大的工具和库，使得开发人员可以轻松地进行分布式数据处理、机器学习和图形计算等任务。

Apache Spark 的基本概念包括：

1. Resilient Distributed Datasets (RDD)：RDD 是 Spark 中的基本数据对象，它代表着一个可并行操作的不可变的分布式数据集。RDD 可以从文件、Hadoop HDFS、Hive、Kafka 等数据源中创建，还可以通过转换操作（如 map、filter、reduce）进行处理。

2. Spark Core：Spark Core 是 Spark 的基础模块，提供了 RDD 的实现和基本的功能，包括任务调度、内存管理、故障恢复等。

3. Spark SQL：Spark SQL 是一个用于处理结构化数据的模块，它支持使用 SQL 查询、DataFrame 和 Dataset API 进行数据分析。Spark SQL 可以将结构化数据映射到 RDD 上进行处理。

4. Spark Streaming：Spark Streaming 可以实时处理数据流，通过将数据流切分成小批量进行处理，实现了高吞吐量和低延迟的数据处理。

5. MLlib：MLlib 是 Spark 提供的机器学习库，包含了常用的机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类、推荐等。

6. GraphX：GraphX 是 Spark 中的图计算库，用于处理大规模图数据和图算法。

Apache Spark 在大数据分析中的应用非常广泛。它的分布式计算和内存计算特性使得它能够处理大规模数据，并减少了数据传输和磁盘读写的开销。Spark 还提供了丰富的数据处理、机器学习和图计算库，使得开发人员可以方便地进行各种类型的分析任务。另外，Spark 还支持与其他大数据生态系统（如 Hadoop、Hive、Kafka 等）的集成，使得数据的获取和处理更加方便。因此，Apache Spark 成为了大数据分析和处理的首选工具之一。