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DAY 16
3
Data Technology

Hadoop ecosystem 工具簡介, 安裝教學與各種情境使用系列 第 16

Day 16-Apache Spark 簡介

目前Big data最熱門的open source專案莫過於Apache Spark。為什麼Spark會這麼受歡迎?原因有三個:速度速度速度,是的!沒看錯就是速度。當初Hadoop正式釋出後造成轟動,一個跨世紀的儲存、運算、資源管理的平台誕生了,但由於MapReduce運算花費太多的磁碟IO,造成運算效能與使用者的期待落差甚遠,所以Spark推出後就因為他的運算速度而快速吸引眾多的使用者!

根據Apache Spark官方網站的說明,Spark在記憶體內執行運算時,最快可以比Hadoop MapReduce快100倍。即使與MapReduceㄧ樣將運算結果儲存在硬碟上,運算速度也可以快上10倍。

Run programs up to 100x faster than Hadoop MapReduce in memory, or 10x faster on disk.

spark_logistic_regression.png
From: https://spark.apache.org/

由於Apache spark主打的是Lightning-fast cluster computing,輕量又快速的叢集運算,小至個人PC大到企業級伺服器,只要透過設定皆可以在這些機器上使用Spark來進行運算。

運算方式

Apache Spark是一個分散式的運算框架(Framework),可分為以下幾種執行運算的方法,後面的文章會介紹這幾種執行方式的方法與差別。

  • local mode
  • Standalone
  • On Hadoop Yarn
  • On Apache Mesos

Spark Api

目前Spark Api所支援的語言有:

  • Scala
  • Java
  • Python
  • R

由於Spark原始碼是以Scala撰寫,所以在Scala Api的支援相較於其他語言比較完整,其次為Java、Python、R。建議使用Scala撰寫Spark Application 可以使用完整的Spark Api,未來若有機會trace source code也比較看得懂。

Components

Spaek主要包含四個函式庫的功能:

  • Spark SQL
  • Spark Streaming
  • MLlib(machine learning)
  • GraphX(graph)

spark_logistic_regression.png
From: https://spark.apache.org/

在Spark的篇章會介紹Spark SQL與Spark Streaming。

最後

簡單介紹完Apache Spark,接下來會針對下面的內容做更詳細的介紹:

  • Spark的核心 - RDD (Resilient Distributed Dataset)
  • Spark Shell
  • 使用Spark api撰寫第一個Hello World application
  • 執行Spark Application - Spark Submit
  • Spark SQL
  • Spark Streaming

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